鐵人檔案
面對現代應用對資料即時性與規模擴展的極限挑戰，傳統的 CRUD 與 ORM 模型已無法支撐大量資料與秒級查詢的需求。作為軟體開發者，你不僅需要會操作資料庫，更必須理解從資料庫底層設計到應用系統架構層級的全局視野，才能打造真正穩定、高效且可擴展的資料平台。
本系列以 ClickHouse 為核心，從儲存引擎、查詢加速、索引設計到分區與分片架構，逐步拆解 ClickHouse 為何能在 TB 級資料量下依然實現毫秒級查詢回應，並帶領開發者掌握 如何將 ClickHouse 融入軟體系統設計中，實現效能最佳化。
ClickHouse 是由 Yandex 開發的 開源分布式列式資料庫管理系統（Column-oriented DBMS）。 主要針對 即時數據分析 (Real...
在過去兩篇文章中（in my blog）有提到「Row-based Storage」與「Column-based Storage」是 OLTP 與 OLAP 系...
ClickHouse 能夠支撐高性能資料查詢的核心秘密之一，就是其強大的儲存引擎 — MergeTree。這一篇將帶你深入理解 MergeTree 是什麼、它解...
在 ClickHouse 的高性能查詢背後，除了列式儲存與向量化執行外，「壓縮技術」與「資料跳過索引（Data Skipping Indexes）」也是讓它能夠...
「資料重複」是常見且麻煩的問題，尤其是在 ETL Pipeline 或實時資料流匯入（如 Kafka Stream）時，重複資料會嚴重影響統計結果與查詢效率。C...
有一天你工作工作，在當社畜的時候，發現你現在需要大量的「數值加總」、「分組彙總統計」，例如每日活躍使用者數量、每小時流量統計、即時計數器 (Counter) 等...
在 OLAP 系統中，「即時聚合」與「預先計算」是加速查詢、降低資源消耗的核心策略。ClickHouse 提供了強大的 Materialized Views，能...
當面對數億、數十億筆資料時，若每次查詢都必須掃描全表，效能勢必崩潰。ClickHouse 提供了靈活的 分區 (Partitioning) 與 Partitio...
在 ClickHouse 的查詢加速機制中，除了 Partition Pruning 進行粗篩外，另一個細緻化資料範圍掃描的關鍵機制就是 Primary Key...
在傳統 OLTP 資料庫中，刪除與更新資料是家常便飯，但在 ClickHouse 這類專為 OLAP 場景設計的資料庫中，「邏輯刪除」與「資料版本控制」則需要透...
