用户案例

“ClickHouse 在我们的自动化监控工作中发挥着非常重要的作用。我们处理着大量的数据——大约每秒七百万行——但仅使用 24 台服务器，我们实现了出色的性价比。” - 高级软件工程师 Haruki Okada

“使用 ClickHouse，事件查询速度更快，并且可用性也更快，这使我们能够进行更实时的仪表板和更快的警报。” 软件工程师 Roberta Gismondi

“我们对开始使用 ClickHouse 非常兴奋。它改变了我们为世界上最大的公司提供服务的方式，而没有竞争解决方案能够做到这一点。” 工程总监 Amit Fidler “随着 DoControl 的发展，我们需要一个能够支持规模的数据基础设施。ClickHouse 满足了我们的要求。” 技术负责人 Bar Ifrah

“在 Lovable，我们正在让任何人都能构建软件。ClickHouse 使任何人——人类或 AI——都能以规模理解和分析该软件。” 技术人员 Tomas Nordström

“迁移到 ClickHouse Cloud 简化了我们的后端系统并降低了成本，解锁了更多分析的可能性，并使团队能够快速交付新功能。” 员工软件工程师 Gordon Chan

“使用 ClickHouse，我们可以提供新鲜数据，直接查询原始事件，并在需要时依赖物化视图，并在几周而不是几个月或几个季度的时间内构建新功能。” LaunchDarkly 软件工程师 Joe Karayusuf

“ClickHouse 在过去两年中为我们的增长发挥了关键作用。我们喜欢 ClickHouse Cloud。它对我们来说是一个改变游戏规则的东西。” 工程总监 Ryan Delgado

“ClickHouse 非常易于操作，性价比很高，并且使用 ClickHouse Cloud 进行扩展非常简单。我们对此非常满意。” 软件工程师 Max Sumrall

“我知道 ClickHouse 速度很快，我们可以用毫秒级的时间运行这些聚合，而使用 Postgres 实际上会超时。” Polymarket 高级数据工程师 Max "Primo" Mershon

“使用 ClickHouse，我们实现了 88% 的存储空间减少，并且 P99 查询从 6 秒以上降至 200 毫秒以下。” - 员工工程师 Pragnesh Bhavsar

“ClickHouse 作为我们多系统数据堆栈的一部分工作得很好。它非常适合时间序列数据，并且 VersionedCollapsingMergeTree 引擎对我们来说是一个改变游戏规则的东西，将查询速度从 Snowflake 的 20 秒提高到 ClickHouse 的 1.5 秒。” 首席数据工程师 Umang Sharaf

“EMQ 实现实时数据集成。ClickHouse 使您能够实时处理大规模数据。” “通过使用 ClickHouse MCP，您可以执行高度复杂的分析、监控数据并进行细粒度控制。” 解决方案架构师 Cheng Sun

“我们一直遇到扩展性和性能瓶颈，这限制了我们提供用户所需分析功能的能力。ClickHouse 让我们取得了突破，从而能够提供我们一直以来都在保留的功能。” 高级工程经理 Dennis Tang

“我们构建 Pump View 是为了让用户更清楚地了解其云支出。这一切都在 ClickHouse 的驱动下进行。” “当您插入数据时，不应减慢查询速度，当您查询时，不应减慢插入速度。ClickHouse 经过优化，可以分离数据摄取和数据分析。” 联合创始人兼软件工程师 Joel Walker

“迁移到 ClickHouse 后，我们成功降低了 70% 的成本，并将搜索性能提高了 10 倍。我们正在存储更多的数据，并以更少的成本完成更多的事情。” 软件工程师 Zjan Carlo Turla

“自从迁移到 ClickHouse 以来，我们的查询效率得到了显著提高。我们现在可以向客户展示实时分析。” - Sidhant Gaba，工程师

“成本降低了，速度提高了，客户规模呈指数级增长。” 首席数据工程师 Nir Barak

“即使数据在明年增加 4 倍或 5 倍，我们实际上也不用担心。我们拥有正确的架构、正确的堆栈以及最终正确的平台。” - 数据工程师 Akshay Gupta

“高基数数据是我们跟踪跨版本函数级行为的核心。ClickHouse 脱颖而出，因为它原生处理这种复杂性，而其他系统使在这一粒度级别上工作更加困难。”软件工程师 Ilan Shamir

“在 Modal，我们努力保持操作简单。我们希望能够快速行动，但我们也非常关心可靠性。ClickHouse 让我们能够做到这一点。”工程师 Ro Arepally

“使用 ClickHouse，我们的性能提升了 10 倍。”软件工程师 Abhijeet Kushe

“为了使我们的日志系统正常工作，我们必须做出很多选择。关键在于如何简化事情，以便完成最少的工作。”软件工程师 Daniel Muino

“我们的管道更快，开发周期更快。我们可以立即进行实验。” - 高级机器学习工程师 Caraline Bruzinski

“ClickHouse 对我们来说是一个变革者——不仅在仪表板的用户体验方面，还在开发人员体验方面。它让我们能够实时思考，将我们的重点重新放在产品构建上，而不是照看基础设施。” - 联合创始人兼 CTO Mayank Joshi

了解 Laravel Nightwatch 平台如何实时处理数十亿的可观察性事件，同时将查询延迟保持在 1 秒以下。

“我们看到云支出降低了 15 倍，处理速度提高了 18 倍，分析师效率提高了 5 倍。” - 联合创始人兼工程主管 Jacob Lucas

“从 Elasticsearch 来看，ClickHouse 真的很令人耳目一新，而且易于使用。你只需要编写 SQL 即可。你不需要了解其他任何东西。对于任何人来说，开始使用它都非常容易。” - 软件工程师 Josh Thomas

“它具有完全的弹性。我们可以根据需要在存储和流媒体方面增加我们的容量。而且几乎不需要运维，这正是我们试图实现的目标。”联合创始人兼 CTO Brian Anglin

“我们的计算使用量保持稳定。我们没有更多的更新失败。因此，我们没有积压。我们的分析是最新的，我们的客户很满意。”高级软件工程师 Sabrina Kell

Exabeam 使用 ClickHouse Cloud 为实时、可扩展的安全分析提供支持——每秒摄取数百万个事件，将查询时间缩短到亚秒级，并在 10 个全球区域内减少检测平均时间。

“我们的仪表板使用 TB 级的历史 ClickHouse 数据。能够对这些数据进行切片和分析数年或数月，以快速揭示关键趋势，这真是太好了。”高级软件工程师 Jeana Choi “我们与 ClickHouse 的合作非常具有革命性。我们期待继续合作。”员工软件工程师 Ritesh Varyani

“我们不再害怕基数了。我们不再有以前的技术限制。ClickHouse 让我们能够大规模运行非常、非常快速的查询。”Sierra 软件工程师 Arup Malakar

“ClickHouse 有很多很棒的功能。它非常灵活，非常适合我们的用例。与其他替代方案相比，它的定价也非常实惠。”首席软件架构师 Tong Liu

“我们的客户希望识别其客户群中的趋势并有意义地与其客户互动。ClickHouse 为此提供了动力。”首席软件工程师 Patrick McGrath

“Postgres 根本不适合我们想要运行的分析查询。它相当慢。CDC 连接器很棒，因为我们可以将数据推送到 ClickHouse 并开始对其进行操作。”“我们提供许多超越 GitHub 功能的可观察性功能。这需要我们存储大量数据并为用户提供一种查询它并询问其 CI 日志或 VM 指标的方法，速度非常快。”Blacksmith (YC W24) 增长主管 Gabriel Farid Guerra

“我们与 ClickHouse 建立了积极的关系，他们对我们的平台充满热情。”SEON 架构副总裁 Adam Berkecz

“ClickHouse 和 AWS 是我们最值得信赖的合作伙伴。我们从我们联合的产品路线图上受益匪浅。”Property Finder 数据工程总监 Khaled Thabit

“ClickHouse 在所有测试中都优于 Elastic。有时快 10 倍——即使在较慢的硬件上，因为我们正在笔记本电脑上测试 ClickHouse，而在生产机器上测试 Elastic。”首席开发人员 Juan Carlos Lloret Hernández

“它更快。数据是一致的。我们必须做更少的工作。对我们来说，它好多了。”高级工程经理 Caleb Severn

“我们必须决定是继续使用 Postgres 并尝试通过扩展和优化使其工作，还是直接使用 OLAP 数据库。我们选择了 ClickHouse，并且没有后悔。”Langfuse 联合创始人 Clemens Rawert

“通过从 Athena 迁移到 ClickHouse，我们能够节省时间和成本。最重要的是，我们不再每次运行查询时都必须担心费用，这给我们带来了很大的解脱。”基础设施工程师 Kyurin Shu

“我们依赖于许多 MySQL 服务器，但面临实时分析方面的挑战。在引入 ClickHouse 之前，我们依赖于自定义脚本进行每次分析。这很难开发和审查，并且执行速度很慢。ClickHouse 的集成引擎解决了这个问题。” - 工程师 Kazuki Matsuda

“ClickHouse Cloud 是我们解决方案的核心。它为我们提供了你期望从一个更大、更知名的公司获得的能力和基础设施，同时仍然让我们保持精简。”联合创始人兼首席执行官 Andrey Dyatlov

“我知道由工程师构建的托管产品，他们的生活目标是将 Postgres 中的位转换为 ClickHouse，会比我们自己做的任何事情都好。”首席架构师 Tal Shargal

“在测试了多个选项后，我们决定 ClickHouse 是满足我们需求的最佳解决方案，并且实际上是唯一能够处理我们规模的解决方案。”联合创始人兼首席技术官 Jordan Thoms

“我们如何超越将提示作为猜测，并开始将其视为真正的编程，以便我们能够构建可靠的管道，不仅在我们的代码中，而且在我们的数据中呢？这就是 BAML。如果没有 ClickHouse，这将是不可能的。”创始人兼首席执行官 Vaibhav Gupta

“我们需要我们的平台实时运行。一旦我们检测到可疑活动，我们的目标是在攻击者攻击站点或利用漏洞之前阻止 API 用户。” - 工程副总裁 Slava Yudanov

“使用 ClickHouse，我们的客户现在可以对其摄像头交通进行实时分析，并且不再对大小或行级安全性有限制。”数据工程经理 Leon Kozlowski

“如果我们正在寻找针对这些类型工作负载的高性能数据库系统，只有两个选项是 ClickHouse 和 Snowflake。ClickHouse 快得多。” - 首席执行官 Martijn Witteveen

“以前，如果我们的 PM 太有创意，我们将花费大量时间等待表刷新。ClickHouse 性能足够好，我们可以满足 PM 的愿望清单，而不会破坏系统。” <br/> 数据主管 Yi Sam Lee

"我们不想管理基础设施或构建自己的数据仓库。对我们来说，ClickHouse就在这里。它现在是我们解决方案不可或缺的一部分。" Aditya Godbole，首席技术官

"借助 ClickHouse 企业版，我们将最大的数据挑战变成了机遇——实现了高达每秒 2000 万行的写入速度，并将基础设施成本降低了 60%。" Poizon

"自从采用 ClickHouse 以来，我们能够比使用 Spark 或 Teradata 解决方案快 5-10 倍地迭代机器学习工作负载，这归功于更快的计算性能以及能够在单个位置整合数据。用户反馈非常积极，尤其是研究人员。"

"在我们的安全团队中，我们喜欢说，如果我们做得好，我们就会让 Harvey 的杰出人才做好他们的工作，然后我们就可以在海滩上喝迈泰鸡尾酒了。ClickHouse 帮助我们做到这一点。" Mike Parowski，检测与响应

"通过迁移到 ClickHouse 并统一我们的数据存储技术栈，我们优化了实时市场数据存储，成本降低了 4 倍，写入性能提高了 10 倍，并大大简化了我们的架构——将数据管理复杂性降低了 128 倍，同时提高了 300% 以上的查询效率。" Wenquan Liu，Longbridge Technology

"处理每秒 3 亿条消息，Solarwinds 为 30 万多位客户提供实时可观察性。借助 ClickHouse，他们将查询时间缩短了 60%，优化了内存使用，并构建了一个更快、更可靠的平台供 IT 专业人员使用。" Tony Burke，SolarWinds

"ClickHouse Cloud 与我们合作非常愉快。管理起来非常容易——我们几乎不需要考虑它，他们的团队也非常乐于助人和响应迅速。" Julian LaNeve，首席技术官，Astronomer

"ClickHouse 非常适合我们正在做的事情。它让我们能够更快地工作，更大胆地思考，并专注于我们最关心的事情——通过 AI 扩展智能。" - Eiso Kant

"我们释放了两位工程师一半的时间，节省了大量压力，并将我们的重点从维护转移到创作和更有趣的任务。"

BigQuery 的成本高出两倍，因为其定价模式基于扫描的字节数收费，而 Cloud Spanner 在他们测试的工作负载上成本高出 6 倍。Adevinta 选择 ClickHouse Cloud 作为赢家，因为它符合他们的预算，并为他们的需求提供了最大的价值。

Deutsche Bank 自 2017 年以来一直将 ClickHouse 用作内部数据仓库，用于存储交易数据、市场数据，并将其暴露给数据科学家、交易员和量化分析师。

"ClickHouse 是我们数据战略的中心。它速度非常快且成本效益高，但最重要的是，它可以连接到所有内容。数据科学作为一门学科不像工程那样，可以有条不紊地分阶段构建。迭代时间对于数据科学团队的工作流程至关重要。"

"Rokt 正在寻找其他可以提供更好支持的数据库，因为他们在使用 Elasticsearch 时面临困难。他们评估了几个替代方案，包括 Apache Pinot、Druid、Citus Data、StarRocks 和 Snowflake，并选择了 ClickHouse。"

"ClickHouse 为我们提供了随着我们的需求增长而扩展的数据分析能力，同时保持低成本和可预测性。" Andi Pangeran，首席软件工程师

"ClickHouse Cloud 对我们来说非常棒。我们能够创建所有环境（开发、测试、暂存、生产等）中可重现的 ClickHouse 实例，只需单击一下。" “Clickhouse Cloud 具有出色的监控和自动更新，因此您永远不会陷入使用过时三年版本的数据库的困境。" Chris Lawrence，高级软件工程师

"在与 Snowflake、Firebolt、Amazon Redshift、Amazon Aurora (Postgres) 比较之后，我们发现对于我们的特定工作负载，ClickHouse Cloud 提供了最佳的性能和性价比。其他主观标准（在各个服务之间的实现差异使得直接比较困难的情况下），例如监控、HA/DR、扩展等，ClickHouse Cloud 的得分也很高。" Jonathan Hill，工程副总裁

"ClickHouse 支持 OpenTelemetry，这对于跟踪性能来说非常棒。它让我们能够深入 ClickHouse，不仅捕获通过我们分布式系统的流程，还可以跟踪这些调用如何在 ClickHouse 内部执行，从而让我们获得清晰的可视性。" Joshua Hildred，IBM Instana 软件开发人员

"使用 ClickHouse Cloud，我们目前处理大约 10 亿条记录，并且保持了与我们之前设置中较小数据集相同的亚秒级性能基准。" Navaneet Krishna，首席数据分析师

"ClickHouse 是世界上最快的数据库。这一点毋庸置疑。" Aditya Patadia，联合创始人兼首席执行官

"有了 ClickHouse，以前需要几天几天的几天的任务，现在可以很快完成。" Cayden Meyer，创始人兼首席执行官

"我们知道迁移到像 ClickHouse 这样的一个数据库将使我们的系统更具性能和可扩展性，而不会花太多钱。" Larry Finn，首席工程师

"我们从分析查询需要几分钟的时间缩短到几秒钟的时间，而无需进行任何优化。" Jason Anderson，数据负责人

"ClickHouse 不需要任何维护 [。我们摄取大量数据，它非常高效且比其他解决方案便宜。它满足了所有要求。" Chris Bisnett，Huntress 联合创始人兼首席技术官

"我们之所以对使用 ClickHouse 感到兴奋的原因之一是它比其他数据库快得多。" “ClickHouse 允许我们为客户提供非常快速的分析，这令人兴奋，而且是我们以前的数据库选项无法提供的。" Manav Kohli，联合创始人兼首席技术官

"正如 Charity Majors 所说，‘可观察性不仅仅是了解错误和中断；而是主动了解我们的软件以及用户如何体验它。’我们能够通过我们收集和高效查询的原始数据做到这一点，这归功于 ClickHouse。" Sean Gillespie，员工软件工程师

“我们很喜欢与 ClickHouse 合作。该产品很棒，架构设置非常容易，低延迟和可扩展性令人惊叹。” ~ Lukas Biewald，首席执行官，Weights & Biases

"ClickHouse 处理大量并发查询的能力而不会降低性能是另一个很大的优势。与 Rockset 不同，Rockset 的查询限制阻碍了 Sree 的工作并导致令人沮丧的瓶颈，ClickHouse 允许团队随着 Lens Protocol 的发展扩展其机器学习运营。"

“我们的目标是从头构建一个全新的系统，不仅要扩展蜂鸟的数据平台，理想情况下还要扩展整个业务，”Eric 说。

“我们是一家致力于摄取尽可能多的数据以做出优化决策的公司，这可能会导致成本上升，”Marco 说。“ClickHouse Cloud 使这个过程非常高效，而且价格低得多，我们可以期待摄取更多的数据到我们的系统中，同时保持成本相对稳定。”

“与其他我们探索过的解决方案以及我们之前使用的解决方案相比，ClickHouse 简直是完胜，”Zeev 说。“它非常、非常便宜，而且质量非常高。”，Zeev Feldbeine，Vimeo 的首席数据工程师

“在 Coinhall，高效管理大量的区块链数据对于我们的面向消费者的交易平台至关重要。最初，我们使用 BigQuery，但随着数据的增长，成本和性能问题也随之增加。在探索了几种替代方案后，我们发现 ClickHouse 是明显的赢家。ClickHouse 的性能明显优于我们测试过的其他数据库，如 Snowflake、Rockset 和 SingleStore，并节省了 40 倍的成本。”

“该系统能够在磁盘上存储超过 100 亿行数据，跨越四年，小于 325 GB”

“查询性能非常快。我简直不敢相信。我不得不回去几次，只是为了确保我正确地查询了它。”

“当您对 AI 产品进行交互式分析时，工程师不能运行一些东西然后等待五分钟”

“ClickHouse 已被证明是一个变革者，推动我们朝着更高效、更有效地管理数据基础设施的方向发展。”

“ClickHouse 对于他们支持每个 100 个字段的 1000 万条记录的使用案例来说看起来不错：我们需要存储 10 亿行数据。”

“采用 ClickHouse 增强了我们的数据分析能力，有效地且经济地支持了我们内部团队不断增长的需求。”

OpenMeter 团队开发了一个可扩展、强大的计量系统，能够处理每秒数百万的计费事件，该系统建立在 ClickHouse Cloud 之上。

Trip.com 从 Elasticsearch 迁移并使用 ClickHouse 构建了一个 50PB 日志记录解决方案。存储空间节省超过 50%，使现有的 Elasticsearch 服务器能够使用 ClickHouse 支持 4 倍的数据量。查询速度比 ElasticSearch 快 4 到 30 倍，P90 小于 300 毫秒，P99 小于 1.5 秒。

“我们希望能够处理各种不同的数据管道和代码任务。最终目标是启用开发人员、数据工程师、平台工程师和软件工程师需要的任何部署和触发模式，”这就是为什么 ClickHouse 成为 Prefect 的重要组成部分

“在 2023 年 4 月 26 日在 ClickHouse NYC Meetup 上发表的演讲中，Vantage 的联合创始人兼 CTO Brooke McKim 分享了他们从 Redshift 到 ClickHouse Cloud 的旅程。”

“随着我们越来越受欢迎，我们开始每分钟摄取数百万个事件。我们早期的仅 Postgres 堆栈——虽然在早期为我们服务得很好——已经不够了。”

“以前需要 2 分钟的事情现在只需要字面意义上的半秒钟。”

了解 Klaviyo 如何在此 Meetup 录制中使用 ClickHouse。

“好处立竿见影，数据处理更快，准确的分析让我能够充满信心地做出战略决策。ClickHouse 为我公司的增长和成功开辟了新的视野，将我们的高管愿景提升到前所未有的水平。”

“ClickHouse 在 Instana 和 QRadar 中都发挥着关键作用。IBM 已在其各种产品中部署了数百台 ClickHouse 服务器。”

“我们评估了十多种不同的大数据系统，然后才选择 ClickHouse。在 ClickHouse 提供的灵活性方面，没有系统能与之匹敌。”

“使用 ClickHouse，数据管道逻辑得到了简化，并且仅处理写入的“流”方面，而无需处理所有这些复杂性。ClickHouse 从而实现了更简单的写入设计模式，就像 Hudi 等其他新时代数据湖系统一样，但具有更简单的开发人员体验。”

“我们使用 ClickHouse Cloud 监控数百万个实时网络性能数据点，以确保我们不断变得更快。该平台提供快速可靠的数据管理，同时也被证明具有成本效益和用户友好性。”

“从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse 是一段漫长的旅程，但这是我们做过的最好的技术决策之一。”

“ClickHouse 是一种快速且高性能的分析数据库，广泛用于 Instacart，为其他用例提供支持，例如关键零售商和广告仪表板、计算 A/B 测试的结果以及机器学习信号。”

“通过以各种间隔编排 dbt 执行，我们还可以利用 ClickHouse 进行内部 BI 用例。我们发现这种设置非常实用，因为我们可以灵活地创建客户数据的新的分析视图，而无需将其从我们的生产运营系统中移动。”

“使用 Snowflake，我们使用的是标准计划，小型计算，成本比 ClickHouse Cloud 高近六倍。我们获得了几秒钟的查询时间，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。切换的决定对我们来说是理所当然的。”

“当我们测试相同的报告使用 ClickHouse 需要多长时间时，人们感到惊讶。我们运行相同的数据，眨眼间就得到了结果。”

“ClickHouse 以很小的基础设施成本高效地解决了我们的大部分问题。这对我们来说是一个更好的优势。”

“我们从客户的手机和其他更传统的来源收集数万个数据点。ClickHouse 被用作处理所有这些短信并提取用于评分和欺诈模型中的有价值信息的方式。”

“在测试了 Hadoop 和 Spark 之后，我们选择了 ClickHouse”

“ClickHouse 对于我们的 ML 模型来说是完美的大数据存储。”

“我们将用户的历史数据聚合在 ClickHouse 中，并将其用作训练和推理的数据存储。即使在读取数千万行数据时，性能也非常好，并且不会成为训练新模型的瓶颈。”

“有一种新技术的感觉，一切都感觉顺利。我们能及时地将数据导入吗？是的。我们能以能够提供响应式用户界面的方式查询数据吗？是的。成本会让我们破产吗？不。”

“在 Sony LIV，我们摄取数千万个视频流事件到 ClickHouse Cloud 中，并运行查询以生成用于分析的复杂仪表板。这使我们的运营团队能够实时监控、告警和排查客户的 QOS 和 QOE。ClickHouse Cloud 帮助我们优化了成本，并确保了服务的可用性和弹性。”

“ClickHouse 的性能超过了所有其他列式数据库管理系统。它每秒处理数十亿行和数十 GB 的数据。”

“ClickHouse 帮助我们有效地可靠地分析跨数万亿次互联网请求的日志，以识别恶意流量并为客户提供丰富的分析。”

“将日志从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse 不仅显著降低了存储成本，还为我们提供了更快的查询体验。”

“我们需要某种工具来切片和分析实时数据，例如 Lyft 运营的城市和地区的行程和司机时间。 使用 ClickHouse 为我们带来了大量的性能提升，并为组织节省了大量成本。”

“在根据我们的标准（指标范围从查询性能到成本）对每个数据库进行评估后，ClickHouse 成为无可比拟的领先者。它在各个方面都表现出色，甚至在某些领域令人惊讶，并且更具成本效益。”