Percona发布安全公告,指出PMM 3.9.0及以下版本存在高危漏洞。攻击者可利用Grafana的ClickHouse数据源执行任意SQL,访问内部数据库、AWS元数据及S3远程状态,甚至获取管理员权限。建议升级至3.9.1,或运行脚本创建最小权限用户以缓解风险。
本文探讨了ClickHouse与S2地理编码在万亿级轨迹数据秒级检索中的应用,重点介绍了存储引擎、地理索引设计及工程细节,包括区域查询边界、粒度选择、缓存降采样和写入链路优化。文章建议普通团队应根据数据规模、查询精度和运维成本评估方案,避免盲目追求高性能。
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。
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。
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。
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。
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。
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...
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。