At Lyft, we ingest tens of millions of rows and execute millions of read queries in ClickHouse daily with volume continuing to increase. On a monthly basis, this means reading and writing more than 25TB of data.
- Use cases
- Data warehousing
使用 ClickHouse 构建数据仓库
告别加载转圈和漫长的报表等待时间。在数据仓库场景下,ClickHouse 以更低的成本带来更快的查询性能。
赢得众多 大规模 数据开发者的信赖
分析任意格式的全部数据
ClickHouse 支持 70 多种 文件格式,从 Parquet 到 JSON、CSV、TSV 等等。对于本地文件,clickhouse-local 提供了一个强大且便携的工具,可在本机直接查询、转换和处理数据。
降低成本,最大化效率
许多传统数据仓库按查询次数收费、限制并发,并将关键功能锁定在更高价位的套餐中。而使用 ClickHouse,极速性能开箱即用,您只需为实际使用的算力和压缩存储付费。
简化您的 SQL
ClickHouse 提供大量领域专用函数,在数十亿行规模下依然可以无缝扩展,将最复杂的查询化为简单的 SQL 语句。借助 ClickHouse,数据探索既简单又强大。
客户评价
ClickHouse 助力游戏分析
ClickHouse 专为大规模实时分析而生。追踪游戏内事件、广告表现或玩家行为,实时获取低延迟洞察 —— 同时保持基础设施的简单清晰。
我们的并行查询引擎、业界领先的压缩能力以及列式存储设计,确保即便是最严苛的游戏工作负载也能在大规模下流畅运行。
业界领先的性能
不同于基于 JVM 的方案 —— 它们在大堆内存下因 GC 成本高昂而难以纵向扩展 —— ClickHouse 能够充分利用机器的全部资源,并在数百核 CPU 与 PB 级存储规模上同时实现横向与纵向扩展。
灵活而可扩展的并发能力
借助 ClickHouse,您可以构建用户喜爱的强大商业智能应用,无需担心大规模下的响应能力。每秒摄取数百万行,承载最高并发的工作负载,而查询速度毫不妥协。
借助 ClickHouse 加速您的数据湖
就地查询开放表格式,使用原生存储加速对性能敏感的关键工作负载,并保持完全的互操作性。
- 让 ClickHouse 指向任意云上的任意目录 (Catalog),并使用完整 SQL 进行查询。
- 加速导入 MergeTree,实现亚秒级、高并发的分析。
- 将查询结果写回开放格式,让数据栈中的所有工具都能使用。
- 跨多个目录联邦查询,使用同一引擎对数据集执行 JOIN。

Supporting references
如需了解如何在商业智能工作负载中入门使用 ClickHouse 的详细指南,请查阅我们的博客:
- ClickHouse Cloud now Compatible with the MySQL Protocol
- Change Data Capture (CDC) with PostgreSQL and ClickHouse - Part 1
- Change Data Capture (CDC) with PostgreSQL and ClickHouse - Part 2
- Asynchronous Data Inserts in ClickHouse
- ClickHouse vs Snowflake for Real-Time Analytics - Comparing and Migrating
- ClickHouse vs Snowflake for Real-Time Analytics - Benchmarks and Cost Analysis
- ClickHouse vs BigQuery: Using ClickHouse to Serve Real-Time Queries on Top of BigQuery Data
- Optimizing Analytical Workloads: Comparing Redshift vs ClickHouse
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我们将为您提供 30 天试用期及 300 美元额度,助您自如开启探索。