Lewlh's blog

ClickHouse 是由俄罗斯的 Yandex 开发的列式数据库管理系统，专为OLAP（在线分析处理）设计，主要用于高性能的数据分析。ClickHouse 有以下的优势：

• 性能优势：
  • 高速查询：ClickHouse以其快速的查询性能著称，能够在秒级别处理TB级别的数据。
  • 实时数据插入和查询：支持高吞吐量的数据插入和实时分析。
• 易用性：
  • SQL支持：兼容SQL查询语言，使用户可以轻松上手。
  • 开源：作为开源项目，ClickHouse得到了广泛的社区支持和不断的改进。
  • 可扩展性：支持水平扩展，能够处理大量数据和高并发查询。
• 项目开源：
  • 开源意味着任何人都可以查看和修改 ClickHouse 的源代码。这使得来自世界各地的开发者可以参与到 ClickHouse 的开发中，并贡献他们自己的代码和想法。这可以帮助 ClickHouse 更快地发展，并使其功能更加丰富。
  • 公司可以免费使用和修改 ClickHouse，而无需支付许可费用。这可以降低公司的成本，并使其更容易采用 ClickHouse。
  • 开源使得其他公司和个人可以构建基于 ClickHouse 的新产品和服务。这可以促进创新并导致新的和令人兴奋的使用 ClickHouse 的方式。

MyScaleDB 是基于 ClickHouse 开发的的分布式向量数据库，支持结构化数据以及非结构化数据的存储,查询，其支持 SQL 语句查询的特点，极大地简化了开发人员的开发工程量，提升了工作效率。笔者使用 MyScaleDB 进行非结构化数据（向量数据）的高精度搜索服务，在使用过程中，发现特定业务下因索引粒度设置不合理，导致查询效率低下的问题，本文将介绍如何调整索引粒度，提升查询效率。

为 SaaS 服务平台提供服务的过程中，如何公平地为客户分配资源是一个关键问题。特别是在服务吞吐量存在性能瓶颈、单位时间内只能处理有限任务的情况下，如何在不同付费单位及其子用户之间实现公平的任务调度，确保一定比例的任务能够被及时处理以提升用户体验，成为一个常见的挑战。本文将探讨一种基于层次公平服务曲线（HFSC）的公平任务队列实现，分析其具体业务需求，并提出相应的解决方案。

2022年即将过去。今年对于我，对于许多人而言，想必是一个曲折的一年，对国家，对个人，都有深深的印记。本文想说说，今年对我影响很大的两个人，梅西和泽连斯基。

本文首发于微信公众号《欧洲之行第三篇——奥地利（维也纳）》

我们坐着火车从萨尔茨堡到了维也纳，终于来到了一个大城市。前面两站不是童话小镇，就是欧洲古城，终于在维也纳找到了大城市的赶脚，主要体现在两方面：一是再也无法用脚步丈量这个城市了，出门得坐地铁或是公交，二是物价高了，每次上个厕所还要花个1欧，让人心疼。