clickhouse特點？以下是ClickHouse作為分析數(shù)據(jù)庫的特征:1.快速ClickHouse的性能超過市面上大多數(shù)列存儲數(shù)據(jù)庫，比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)ClickHouse快100-1000倍。Clic

clickhouse特點？

以下是ClickHouse作為分析數(shù)據(jù)庫的特征:

1.快速

ClickHouse的性能超過市面上大多數(shù)列存儲數(shù)據(jù)庫，比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)ClickHouse快100-1000倍。ClickHous:

ClickHouse比Vertica快5倍左右，比Hiv:

ClickHouse比Vertica快5倍左右，MySQL和Hive已經(jīng)無法完成任務。

2.多功能的

ClickHouse支持各種場景的統(tǒng)計分析。

支持類似SQL的查詢

支持多種庫函數(shù)(如IP轉換、URL分析、預計算/HyperLoglog等。)

支持數(shù)組和嵌套數(shù)據(jù)結構。

支持異地數(shù)據(jù)庫復制部署

3.文學模型

無視Hadoop生態(tài)，走自己的路。

目前運行在任何采用x86_64、AArch64或PowerPC64LE CPU架構的Linux、FreeBSD或Mac OS X上。

以及ClickHous

數(shù)據(jù)分析師用哪個數(shù)據(jù)庫比較好？

OLAP對于數(shù)據(jù)分析來說是一個非常寬泛的概念。由于主題是詢問數(shù)據(jù)分析師使用的數(shù)據(jù)庫，因此很難確定使用哪個固定數(shù)據(jù)庫。不同的領域一般側重于不同的屬性，這和數(shù)據(jù)本身的數(shù)量級有關。

一般來說，中小企業(yè)的數(shù)據(jù)一般都在TB以下，大多使用mysql、sqlserver、oracle、pgsql等關系型數(shù)據(jù)庫做一些分析。結合clickhouse、impala、mariadb columnstore等一些MPP數(shù)據(jù)庫，基本可以滿足應有的需求。

以上都是用標準SQL分析的。如果有特殊的非結構化數(shù)據(jù)分析需求，可以先考慮結構化轉換，或者使用hdoop、spark等。

Python支持上面提到的所有數(shù)據(jù)庫。Access是比較初級的本地數(shù)據(jù)庫，處理能力也比較初級。

希望對你有幫助。