数据仓库

结合数据湖的灵活性与 ClickHouse Cloud 的高性能，构建现代数据仓库架构

现代数据仓库不再将存储与计算紧密耦合。相反，存储、治理和查询处理被划分为彼此独立但相互连接的层，让你能够灵活地为各类工作流选择合适的工具。

通过将开放表格式和 ClickHouse 这类高性能查询引擎引入云对象存储，你就能获得数据库级能力——ACID 事务、schema 约束以及快速分析查询——同时又不牺牲数据湖的开放性。这种组合兼顾高性能与可互操作、成本效益高的存储，可支持传统分析以及现代 AI/ML 工作负载。

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这种架构提供了什么

通过将开放的对象存储和表格式与 ClickHouse 查询引擎结合使用，你将获得：

Benefit	Description
一致的表更新	对表状态进行原子提交，这意味着并发写入不会产生损坏或不完整的数据。这解决了原始数据湖中最棘手的问题之一。
schema 管理	强制验证和对 schema 演进的跟踪，可防止出现“数据沼泽”问题，即数据因 schema 不一致而变得无法使用。
查询性能	索引、统计信息，以及数据跳过、聚簇等数据布局优化，让 SQL 查询能够达到与专用数据仓库相当的速度。再结合 ClickHouse 的列式引擎，即使数据存储在对象存储中，也同样如此。
治理	目录和表格式可在行级和列级提供细粒度的访问控制和审计能力，从而弥补基础数据湖在安全控制方面的不足。
存储与计算分离	存储和计算可在通用对象存储上独立扩展，而其成本显著低于专有仓库存储。虽然这种分离在现代云仓库中已是标准做法，但开放格式让你可以选择由 哪种 计算引擎随数据一起扩展。

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ClickHouse 如何为您的数据仓库赋能

数据从流式平台和现有数据仓库，经由对象存储流入 ClickHouse，并在其中完成转换、优化，再提供给您的 BI/AI 工具。

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混合架构：两全其美

除了查询数据湖之外，你还可以将对性能要求较高的数据摄取到 ClickHouse 原生的 MergeTree 存储中，以支持需要超低延迟的用例——例如实时仪表盘、运营分析或交互式应用。

这为你提供了一种分层数据策略。高热度、频繁访问的数据存放在 ClickHouse 的优化存储中，以实现亚秒级查询响应；而完整的历史数据则保留在数据湖中，并且仍可查询。你还可以使用 ClickHouse materialized views 持续转换和聚合数据湖中的数据，并将结果写入优化后的表，从而自动打通这两个层级。

你可以根据性能需求而非技术限制来决定数据存放的位置。

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