过去一年，许多客户将分析工作负载迁移到ClickHouse Cloud，PostgreSQL是主要的迁移来源。为简化从PostgreSQL到ClickHouse的查询迁移，发布了pg_clickhouse v0.1.0扩展，允许在PostgreSQL中直接执行ClickHouse查询，支持现有查询无修改运行，旨在提升分析性能。

Postgres因其灵活性和可靠性被广泛应用，但在AI时代，应用程序的快速增长导致性能瓶颈。为此，Postgres与ClickHouse结合使用，Postgres负责事务处理，ClickHouse进行数据分析，从而高效满足快速发展的分析需求。

Clickhouse是一个开源分析数据库，主要用C++开发。开发团队考虑将部分功能重写为Rust，以提升内存和线程安全性。尽管Rust有其优势，但与C++结合时也面临可重现构建和内存管理等挑战。最终，团队决定采取渐进式迁移，而非完全重写。

ClickHouse是高吞吐量的OLAP数据库，其mark cache机制通过在内存中存储数据索引，提高查询速度并减少磁盘I/O。合理配置mark cache可提升系统性能，尤其在高并发场景下。监控命中率和内存使用，确保与其他缓存层的平衡，有助于优化性能。

SigLens提供了一种快速、简单且可扩展的可观察性解决方案，适合实时查询和无ETL摄取，但ClickHouse更适合分析而非日志处理。

本文介绍了如何在树莓派5上搭建Kubernetes和ClickHouse的家庭实验室集群，适合云原生开发者和爱好者。文章详细阐述了硬件准备、K3s安装、Cilium网络配置、Altinity Operator安装及ClickHouse集群创建的步骤，最终实现高可用性环境。

在ClickHouse中，使用ALTER TABLE命令的ATTACH PARTITION FROM进行数据移动或复制更为高效，支持多种引擎类型，确保数据安全转移。完成后可删除旧分区。

在AI项目中，开发团队常常需要使用昂贵的专有向量数据库，而开源替代品如ClickHouse表现优异。ClickHouse结合高性能分析与向量搜索，支持实时相似性搜索，易于集成，适合构建维基百科搜索引擎等应用。

本文讨论了在隔离环境中将Google Cloud的BigQuery数据同步到AWS上的ClickHouse数据库的挑战与解决方案。通过代理服务器，ClickHouse在严格的出站网络限制下实现了安全的数据传输与分析，架构灵活且可扩展，适用于不同云服务提供商。

该报告比较了DuckDB和ClickHouse Local两种分析数据库系统，指出DuckDB适合小到中型数据集的本地分析，易于使用且与数据科学工具集成；而ClickHouse Local更适合处理大数据集，具备优化的列存储和查询能力。选择工具时需考虑数据规模和性能需求。

ClickHouse最近分享了迁移到AWS Graviton的策略，报告用户性能提升25%。工程团队详细描述了如何在处理大规模生产工作负载时建立性能基准并过渡到新的ARM部署。通过混合实例策略，ClickHouse优化了资源配置，确保了平稳的自动扩展，尤其是Graviton4实例显著提高了查询性能。

本文讨论了ClickHouse的去重设置，包括去重窗口配置、异步插入去重及物化视图中的去重。通过示例说明不同表间数据不去重，并探讨插入去重令牌在物化视图中的有效性。

在ClickHouse中，使用SAMPLE时需在创建MergeTree表时添加SAMPLE BY表达式，该表达式必须为主键的一部分并返回无符号整数。SAMPLE BY仅用于语法检查和选择过程，不改变MergeTree的数据结构。采样在过滤之前进行，涉及获取采样范围并将其添加到条件中。使用哈希函数如intHash32可提高采样效果，低基数字段的采样效果较差。

Mux在视频处理上面临挑战，旧的管道无法满足新需求。通过引入ClickHouse替代Postgres，提升了数据新鲜度和查询性能，简化了操作，支持实时分析和更精细的计费，满足用户需求。

OLAP数据库的兴起提升了数据分析效率。DuckDB是一款轻量级本地OLAP数据库，适合小到中等数据集，使用简单，无需复杂设置。ClickHouse则专为大规模数据分析设计，适合企业级应用。DuckDB适合快速本地分析，而ClickHouse在处理大数据集方面表现优异。