要对一个大数据量的 table 进行查询，不会有复杂的查询逻辑，都是简单的 where 、order by 、group by 、sum 、avg 、count 查询，当前数据量接近 500 亿了，在半年内会增加到一万亿。
目前方案是使用 spark ，我知道 clickhouse 很适合 olap 查询场景并且速度很快，但 clickhouse 对于 10000 亿数据量能扛得住吗？或者 clickhouse 也能很好的支持分布式？
对 clickhouse 了解不是很深入，希望大佬指点
7 条回复
 | 1 amoia50 2 天前 via iPhone 分布式运维比较难直接上 Doris 或者 starrocks |
 | 2 zqr10159 2 天前 直接用 doris 就行了 |
 | 3 sealinfree 1 天前 via iPhone 我存日志，有 573 亿，做了 7 个 clickhouse ，都是虚拟机，同一台全闪 7525 ，查询毫秒级，数据库后端这部分自己写的，没用其他中间件，体验很好，升级也没有太多坑，已经线上用了三年多了 |
 | 4 chenxytw 1 天前 Check the `Distributed table engine` of clickhouse. 1 trilliion rows is not big for clickhouse, the key is how your data partition. what's the columns split your data, what's the minimum & maximum rows of one part, and how many parts of your general query will read. For `order by` and `group by`, you will also focus on the columns you used, clickhouse is not good at non primary key, you can check what called `mark` in clickhouse. If your query sample from or sort in many marks, it will cause very low performance. |
 | 5 red13 OP @sealinfree 可以告知服务器的配置吗？ |
| 6 sealinfree 19 小时 13 分钟前 @red13 单台虚拟机 8 核心 24G 内存，服务器是 PowerEdge R7525 ，处理器:AMD EPYC 7H12 ，服务器负载常年 10%左右，服务器上还有其他业务一共 20 个左右虚拟机，clickhouse 只有 7 个 |
 | 7 ryh 2 小时 35 分钟前 菜鸟的我第一次听说 clickhouse 还是从 PostHog 里, 一个开源的提供 SaaS 的分析工具平台，用的 clickhouse, 他们的体量应该不小（客户 top 3 是 ycombinator, mistral, supabase)，有源码可以参考( https://github.com/PostHog/posthog/blob/master/posthog/clickhouse/cluster.py ） |
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