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ClickHouse 是2016年开源的用于实时数据分析的一款高性能列式分布式数据库，支持向量化计算引擎、多核并行计算、高压缩比等功能，在分析型数据库中单表查询速度是最快的。2020年开始在滴滴内部大规模地推广和应用，服务网约车和日…滴滴基于 Clickhouse 构建新一代日志存储系统
ClickHouse 是2016年开源的用于实时数据分析的一款高性能列式分布式数据库，支持向量化计算引擎、多核并行计算、高压缩比等功能，在分析型数据库中单表查询速度是最快的。2020年开始在滴滴内部大规模地推广和应用，服务网约车和日志检索等核心平台和业务。本文主要介绍滴滴日志检索场景从 ES 迁移到 CK 的技术探索。
背景
此前，滴滴日志主要存储于 ES 中。然而**，ES 的分词、倒排和正排等功能导致其写入吞吐量存在明显瓶颈**。此外，ES 需要存储原始文本、倒排索引和正排索引，这增加了存储成本，并对内存有较高要求。随着滴滴数据量的不断增长，ES 的性能已无法满足当前需求。
在追求降低成本和提高效率的背景下，我们开始寻求新的存储解决方案。经过研究，我们决定采用 CK 作为滴滴内部日志的存储支持。据了解，京东、携程、B站等多家公司在业界的实践中也在尝试用 CK 构建日志存储系统。
挑战
面临的挑战主要来自下面三个方面：
数据量大：每天会产生 PB 级别的日志数据，存储系统需要稳定地支撑 PB 级数据的实时写入和存储。查询场景多：在一个时间段内的等值查询、模糊查询及排序场景等，查询需要扫描的数据量较大且查询都需要在秒级返回。QPS 高：在 PB 级的数据量下，对 Trace 查询同时要满足高 QPS 的要求。为什么选 Clickhouse
