Skip to main content
注意:如需查看更多将 ClickHouse 用于时间序列分析的示例,请参阅博客 Working with Time series data in ClickHouse ClickHouse 是适用于 OLAP 工作负载的通用数据存储方案,而专门的时间序列数据库管理系统也有很多。尽管如此,ClickHouse 对查询执行速度的重视,使其在许多场景下都能胜过专用系统。关于这一点,网上已经有不少独立基准测试,因此这里不再重复。相反,我们重点介绍一下在这种用例下值得使用的 ClickHouse 功能。 首先,有一些**专用编解码器**非常适合典型的时间序列数据,例如 DoubleDeltaGorilla 这样的通用算法,以及 ClickHouse 特有的 T64 其次,时间序列查询通常只会访问近期数据,例如最近一天或一周的数据。此时,使用同时配备高速 NVMe/SSD 和大容量 HDD 的服务器会更合理。ClickHouse 的 生存时间 (TTL) 功能允许你将最新的热数据保存在高速盘上,并随着数据变旧逐步迁移到较慢的磁盘上。如果有这方面需求,还可以对更老的数据执行 rollup 或直接删除。 尽管这与 ClickHouse 存储和处理原始数据的理念并不完全一致,你仍然可以使用 materialized views 来满足更严格的延迟或成本要求。
最后修改于 2026年7月3日