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大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.3.2:已为Postgres 19做好准备

pg_clickhouse最新版本v0.3.2已发布,支持PostgreSQL 19 Beta1。该版本改进了TLS连接、正则表达式推送和内存消耗,新增安全连接选项和TLS版本设置,修复了推送逻辑问题。建议用户升级以优化查询性能。

大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.3.2:已为Postgres 19做好准备

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-06-23T16:14:35Z
构建 Jaeger 的 ClickHouse 后端:对 1000 万个跨度实现 8.6 倍压缩

Jaeger v2.18.0 现已支持 ClickHouse,提供高效的分布式追踪存储。ClickHouse 的列式存储优化了数据压缩和查询速度,适合处理大量事件数据。通过集成 ClickHouse,Jaeger 能快速计算服务性能指标,提升微服务监控能力。

构建 Jaeger 的 ClickHouse 后端:对 1000 万个跨度实现 8.6 倍压缩

Cloud Native Computing Foundation
Cloud Native Computing Foundation · 2026-06-23T11:00:00Z

本文探讨了ClickHouse的列存储引擎MergeTree的架构与优势,强调其在OLAP场景下的高效性。列存储通过减少IO、优化压缩和向量化计算,显著提升查询性能。与行存和LSM存储相比,ClickHouse在处理分析负载时表现优越,适合高并发和大数据量的场景。文章还介绍了MergeTree的不同变种及其应用场景,强调了其在数据分析中的重要性。

【列存引擎内核】列存基础与 ClickHouse 架构

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-06-18T00:00:00Z

本文比较了DuckDB与ClickHouse在OLAP场景中的应用,指出两者适用场景不同。DuckDB适合嵌入式分析和小规模数据,而ClickHouse更适合大规模数据处理和多用户访问。通过决策树,用户可以根据需求选择合适的工具,结合使用可提高效率。

【列存引擎内核】ClickHouse 与 DuckDB 选型决策

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-06-18T00:00:00Z

本文探讨了ClickHouse与DuckDB的列存引擎,分析了列存文件格式、查询读取路径、MergeTree合并机制及索引特性,旨在帮助数据平台工程师、DBA及嵌入式分析开发者理解列存技术及其在生产环境中的应用与挑战。

【列存引擎内核】ClickHouse 与 DuckDB 源码级拆解

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-06-18T00:00:00Z

Cloudflare recently described how a slowdown in its billing pipeline was traced to contention inside the query planning stage of ClickHouse. The team profiled the bottleneck and patched ClickHouse...

Cloudflare Identifies Query Planning Bottleneck in ClickHouse

InfoQ
InfoQ · 2026-06-06T04:55:00Z
大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.3.1:现在支持更多C语言

pg_clickhouse 0.3.1版本发布,更新了驱动库,替换为新的clickhouse-c库,提升了稳定性和编译速度,减少了二进制文件大小。新库支持Postgres内存管理,解决了C++与Postgres间的不兼容问题。

大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.3.1:现在支持更多C语言

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-06-03T20:13:28Z
Jaeger 如何在 1000 万个跨度上实现 8.6 倍的压缩率,借助 ClickHouse

Jaeger v2.18.0 版本新增对 ClickHouse 的支持,优化分布式追踪数据的存储和查询。ClickHouse 的列式存储架构高效处理大量半结构化事件数据,提供快速查询性能和高压缩比。集成 ClickHouse 后,Jaeger 能更好地监控微服务性能,减少故障恢复时间,并支持复杂的分析查询,提升数据处理效率。

Jaeger 如何在 1000 万个跨度上实现 8.6 倍的压缩率,借助 ClickHouse

The New Stack
The New Stack · 2026-05-24T15:00:00Z
ClickHouse在与AI代理编程一年的经验教训

文章讨论了AI代理在软件开发中的应用,特别是在C++代码库中的有效性。2025年被视为工具发展之年,2026年则是生产力提升的关键。AI代理在处理重复性任务、解决合并冲突、代码审查和修复测试方面表现出色,已被证明是有效的工具,显著提高工作效率。

ClickHouse在与AI代理编程一年的经验教训

The New Stack
The New Stack · 2026-05-24T14:00:00Z

Cloudflare在使用ClickHouse时遇到性能瓶颈,导致账单处理变慢。通过优化查询计划中的锁竞争和数据复制,最终实施了基于命名空间的分区方案,显著提升了查询效率,解决了账单系统危机。

我们的账单处理管道突然变慢。罪魁祸首是ClickHouse中的一个隐藏瓶颈。

The Cloudflare Blog
The Cloudflare Blog · 2026-05-14T13:00:00Z
大卫·惠勒:pg_clickhouse的新动态

pg_clickhouse项目最近发布了0.3.0版本,改进了Postgres与ClickHouse之间的兼容性,支持JSON类型映射和多种函数的推送。新版本解决了多个用户反馈的问题,并增强了内存效率。未来将继续改进推送功能,并在PGConf.dev会议上进行相关演讲。

大卫·惠勒:pg_clickhouse的新动态

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-05-11T20:24:08Z
在Redis和ClickHouse遇到瓶颈后,ScyllaDB将Sprig的读取延迟降低了4倍

Sprig是一家AI驱动的产品研究平台,因数据量超过1.3万亿事件,Postgres数据库无法承载。团队决定将访客数据保留在Postgres,其余数据迁移至ClickHouse和Redis组合,最终选择ScyllaDB,显著降低延迟,提高性能,简化基础设施,提升成本效率和可扩展性。

在Redis和ClickHouse遇到瓶颈后,ScyllaDB将Sprig的读取延迟降低了4倍

The New Stack
The New Stack · 2026-05-05T11:00:00Z

本文探讨了日志系统的选择,包括Loki、ClickHouse、Elasticsearch和OpenObserve。不同业务场景对日志的需求不同,如故障排查、聚合分析和审计合规。选型时需明确主要场景并估算日志数据量。Elasticsearch以其成熟的全文搜索能力著称,但存储成本高;Loki通过标签索引降低成本,适合小规模部署;ClickHouse在聚合分析中表现优异,适合大数据量场景;OpenObserve提供低成本的统一可观测性解决方案。

【可观测性工程】Logs:Loki、ClickHouse、Elasticsearch、OpenObserve 的取舍

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-22T00:00:00Z
TimescaleDB如何在LogTide的可观察性平台中超越ClickHouse和MongoDB

LogTide是一个开源日志管理和SIEM平台,专为小型企业和家庭实验室设计,能够在仅需2GB内存的情况下处理大量日志。它使用TimescaleDB作为数据库,提供高效的日志压缩和快速查询能力,适合预算有限的开发者。LogTide架构简单,易于管理,支持多种日志输入源,旨在提供经济实惠的可观察性解决方案。

TimescaleDB如何在LogTide的可观察性平台中超越ClickHouse和MongoDB

Timescale Blog
Timescale Blog · 2026-04-15T12:24:18Z
ClickHouse很快,但你的数据管道却不够快。

ClickHouse是一种高性能的列式OLAP数据库,适合批量分析历史数据,但在实时分析中存在延迟和一致性问题。数据同步增加了复杂性和维护成本。对于实时数据分析,TimescaleDB提供了更好的解决方案,避免了这些问题。选择合适的架构比单一组件的查询速度更重要。

ClickHouse很快,但你的数据管道却不够快。

Timescale Blog
Timescale Blog · 2026-04-14T18:15:43Z
大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.2.0

pg_clickhouse 0.2.0版本于2026年4月13日发布,主要改进了Postgres的ClickHouse查询接口推送功能,特别是在日期、时间、数组和正则表达式函数方面。新版本解决了Postgres与ClickHouse在正则表达式处理上的差异,并增加了pg_clickhouse.pushdown_regex设置以禁用正则表达式推送,同时引入了新函数pgch_version()。该版本保持与之前版本的兼容性,未来将推出更多功能改进。

大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.2.0

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-04-13T22:22:53Z
大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.1.10

pg_clickhouse 0.1.10版本更新,增强了Postgres与ClickHouse的兼容性,新增JSON和JSONB映射,支持多种时间戳函数及窗口函数,同时HTTP驱动支持结果集流,显著降低内存消耗。

大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.1.10

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-04-06T21:38:34Z
大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.1.6

本周修复了pg_clickhouse中的多个错误,改进了查询取消和函数推送功能,包括to_timestamp(float8)、ILIKE、LIKE及正则运算符。新版本v0.1.6已发布。

大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.1.6

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-04-02T15:21:13Z
大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.1.5

我忙于公司内部项目,同时处理了一些pg_clickhouse的崩溃和漏洞报告。这些工作促成了v0.1.5的发布。

大卫·惠勒:pg_clickhouse 0.1.5

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-03-20T19:15:47Z
别再滥用 ClickHouse 了!单机每秒狂刷 1800 万条数据,拆解 Go+DuckDB 的“微型数仓”降维打击

DuckDB是一种嵌入式列式数据库,结合Go语言可实现每秒写入1800万条数据,适合大数据分析。与传统关系型数据库相比,DuckDB通过向量化执行和原生支持Parquet格式显著提升查询性能,且无需复杂的集群部署,适合轻量级分析,尤其在处理Nginx日志时表现优异。但不适合高并发的在线事务处理。

别再滥用 ClickHouse 了!单机每秒狂刷 1800 万条数据,拆解 Go+DuckDB 的“微型数仓”降维打击

Tony Bai
Tony Bai · 2026-03-12T16:00:00Z
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