在 ClickHouse Cloud 上构建

ClickHouse Cloud 适合用作 主数据存储 和 分析层。

ClickHouse 的列式架构、向量化处理和云原生设计使其特别适合需要速度和规模的分析工作负载。广泛而言，ClickHouse Cloud 最常见的用例包括：

用例	描述
实时分析	ClickHouse Cloud 在实时分析方面表现卓越，通过其列式存储架构和向量化执行引擎，能够在数十亿行数据上提供亚秒级查询响应。该平台处理数百万事件每秒的高吞吐量数据摄取，同时允许对原始数据进行直接查询，无需预聚合。物化视图提供实时聚合和预计算结果，而用于分位数和计数的近似函数则提供即时洞察，非常适合交互式仪表板和实时决策。
可观察性	ClickHouse Cloud 非常适合可观察性工作负载，具备针对时间序列数据优化的专用引擎和功能，能够轻松摄取和查询 TB 级别的日志、指标和追踪数据。通过 ClickStack，ClickHouse 的综合可观察性解决方案，组织可以通过在单个平台中统一所有可观察性数据来打破传统的日志、指标和追踪三大孤岛，实现关联分析，消除管理独立系统的复杂性。这种统一的方法使其非常适合企业级应用性能监控、基础设施监控和安全事件分析，ClickStack 提供了完整可观察性工作流所需的工具和集成，而无需数据孤岛。
数据仓库	ClickHouse 的数据仓库生态连接性允许用户只需几次点击即可设置，并轻松将数据导入 ClickHouse。凭借对历史数据分析、数据湖、查询联合和 JSON 作为原生数据类型的卓越支持，它使用户能够以成本效益高的方式规模化存储数据。
机器学习和人工智能	ClickHouse Cloud 可以用于 ML 价值链的各个环节，从探索、准备到训练、测试和推理。工具如 Clickhouse-local、Clickhouse-server 和 chdb 可用于数据探索、发现和转换，而 ClickHouse 可用作特征存储、向量存储或 MLOps 可观察性存储。此外，它通过内置工具启用代理分析，如完全托管的远程 MCP 服务器、查询的内联文本补全、AI 驱动的图表配置以及产品中的 Ask AI。