Под «ClickHouse» подразумевается поиск альтернатив или аналогичных решений для баз данных ClickHouse. Вот несколько методов, которые вы можете изучить:
-
Apache Druid: Druid — это столбчатое хранилище данных с открытым исходным кодом, предлагающее возможности анализа и исследования в реальном времени. Он обеспечивает высокую производительность запросов и масштабируемость, что делает его пригодным для крупномасштабного анализа данных.
-
Amazon Redshift: Redshift — это полностью управляемое решение для хранения данных от Amazon Web Services (AWS). Он предназначен для высокопроизводительного анализа больших наборов данных и предлагает столбчатое хранение, параллельное выполнение запросов и интеграцию с различными источниками данных.
-
Google BigQuery: BigQuery – это бессерверное масштабируемое хранилище данных, предлагаемое Google Cloud. Он позволяет анализировать большие наборы данных с помощью запросов SQL и обеспечивает быстрое выполнение запросов, автоматическое масштабирование и интеграцию с другими сервисами Google Cloud.
-
Snowflake: Snowflake — это облачная платформа хранилища данных, обеспечивающая высокую производительность, гибкость и простоту. Он предлагает столбчатую архитектуру хранения, разделение хранилища и вычислений, а также поддерживает SQL для запросов и манипулирования данными.
-
Apache Cassandra: Cassandra — это распределенная база данных NoSQL, предназначенная для обработки крупномасштабных и высокоскоростных данных. Он обеспечивает отказоустойчивость, масштабируемость и высокую доступность и подходит для приложений, требующих обработки данных в реальном времени и низкой задержки.
-
PostgreSQL со столбчатым хранилищем: PostgreSQL — это мощная система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом. Используя расширение, такое как cstore_fdw, или форматы столбчатого хранения, такие как Apache Parquet или Apache ORC, вы можете реализовать столбчатое хранилище и повысить производительность аналитических запросов.
-
Vertica: Vertica — это столбцовая аналитическая база данных, предназначенная для обработки больших данных. Он обеспечивает высокопроизводительные запросы, сжатие и масштабируемость, что делает его пригодным для анализа и исследования данных в реальном времени.