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。
在處理即時 Event Streaming 或高頻變動的資料場景時，僅靠 CollapsingMergeTree 的「新增/刪除」邏輯標記，往往無法應付複雜的資...
在大型資料分析系統中，隨著資料規模與查詢複雜度提升，單純依賴 SELECT 聚合查詢（如 SUM、COUNT、AVG）將無法滿足即時回應的需求。ClickHou...
本文會稍微講述分散式系統的基本定義和概念，沒基礎的也會看得懂，所以請各位放心食用（小孩愛吃）。 隨著資料量從 TB 級別成長至 PB 級別，單體式架構顯然無...
在實務中，資料庫節點可能因硬體故障、軟體升級或網路問題而離線。如何確保資料不遺失、查詢不中斷，並且能夠在線進行升級與維護，高可用性 (High Availabi...
在大規模資料場景下，企業越來越需要能夠 實時處理與分析 Data Streaming 的技術架構。而 ClickHouse 天生與 Kafka 的整合，提供了一...
在實務的資料分析與數倉場景中，批次匯入（Batch Import）是 ClickHouse 最常見的資料導入方式之一。根據資料量、來源與格式的不同，選擇合適的匯...
在實際數據平台架構中，ClickHouse 通常不是唯一的資料庫，而是與其他資料源（如 MySQL、PostgreSQL、S3、Kafka 等）整合，扮演 高效...
在資料量日益龐大的場景下，如何優化查詢效能 是每一位開發者必須具備的核心能力。本篇將帶你實戰演練 ClickHouse 中兩個查詢優化利器： system....
在處理大規模資料聚合查詢時，ClickHouse 除了靠 Partition Pruning、Data Skipping Index 來加速查詢（忘了再回去複習...
當面對 PB 級大數據查詢時，如何在不影響統計結論的前提下，快速獲得近似結果？ClickHouse 提供了高效的 Sampling 抽樣查詢技術，讓你能夠用「1...
