“在 Lyft，我们每天在 ClickHouse 中摄取数百万行数据并执行数百万次读取查询，并且数据量还在不断增加。每月，这意味着读取和写入超过 25TB 的数据。”
受以下规模数据开发人员信赖 规模
分析所有数据，以任何格式
ClickHouse 提供对 70 多种 文件格式的支持 - 从 Parquet 到 JSON、CSV、TSV 等等。对于本地文件，clickhouse-local 提供了一个强大且可移植的工具，用于查询、转换和转换您本地机器上的数据。
降低成本并最大限度地提高效率
许多传统数据仓库按查询收费，限制并发性，并将关键功能置于更高的定价层级之后。使用 ClickHouse，速度开箱即用。而且，您只需为实际使用的计算和压缩存储付费。
简化您的 SQL
ClickHouse 支持广泛的特定领域函数库，这些函数库可以无缝扩展到数十亿条记录，并将即使是最复杂的查询转换为简单的 SQL 语句。使用 ClickHouse，数据探索变得简单而强大。
我们的客户怎么说
使用 ClickHouse 进行商业智能
在数据仓库上运行传统的 BI 工具进行分析可能成本高昂，并且通常会导致性能和并发性限制。公司利用 ClickHouse 作为其实时数据仓库，以确保分析和商业智能在任何规模下都能发挥作用。
一流的
性能
与其他基于 JVM 的解决方案不同，由于大型堆上的成本高昂的 GC 周期，它们在垂直扩展能力方面受到限制，ClickHouse 利用机器的全部资源，并可以水平和垂直扩展，具有数百个核心和 PB 级的存储。
灵活且可扩展的并发性
使用 ClickHouse，您可以构建用户喜爱的强大的商业智能应用程序，而无需担心扩展时的响应速度。每秒摄取数百万行数据。处理最繁忙的并发工作负载。所有这些都不会影响查询速度。
支持 参考资料
有关如何开始使用 ClickHouse 进行商业智能工作负载的详细指南，请在我们的博客中关注
- 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 用于实时分析 - 比较和迁移
- ClickHouse 与 Snowflake 用于实时分析 - 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