CDP 技术系列（二）：ClickHouse+Bitmap 实现海量数据标签及群体组合计算
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内容提要
本文介绍了使用ClickHouse解决CDP中的数据存储和加工问题，通过bitmap函数将数据加工成标签的bitmap并存储在ClickHouse中，通过组合计算这些bitmap快速圈选人群，采用分布式多分片方式部署ClickHouse应对大数据量。
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关键要点
- 本文讨论了如何使用ClickHouse解决CDP中的数据存储和加工问题。
- 数据仓库存储了所有数据，但需要加工才能变成业务所需的标签或群体数据。
- 数据工程师将原始数据加工成源表，如性别表、学历表等。
- 使用ClickHouse的bitmap函数将数据加工成标签的bitmap并存储。
- ClickHouse的特点包括完备的数据库管理功能、列式存储与数据压缩、关系模型与SQL、数据分片与分布式查询。
- 列式存储提高了查询效率，减少了I/O负担。
- ClickHouse通过AggregateFunction实现bitmap数据存储。
- 使用ClickHouse的bitmap函数可以快速生成标签的bitmap。
- 分布式多分片部署ClickHouse以应对大数据量，提高性能和可用性。
- 分布式表和本地表的概念帮助理解数据的存储和查询方式。
- CDP中所有标签和群体的最新版本均存储在ClickHouse中，确保数据的可用性。
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