«Яндекс» назвал самые популярные запросы за этот год — Последние новости России и мира сегодня

Posted 8 декабря 2016,, 04:52

Published 8 декабря 2016,, 04:52

Modified 27 декабря 2022,, 12:57

Updated 27 декабря 2022,, 12:57

8 декабря 2016, 04:52

Российский поисковик «Яндекс» подвел традиционные итоги года, в которых рассказал о самых популярных запросах по определенным темам в 2016 году. Как оказалось, интернет-пользователей чаще всего интересовали iPhone, Олимпиада, Ксения Собчак и Дональд Трамп.

Всего в рейтинге «Яндекса» 11 категорий, в каждую из которых входит топ-10 самых популярных запросов. «Именно по всплескам популярности запросов становится ясно, что было важно для пользователей сервиса в этом году», — пояснил представитель «Яндекса» Владимир Исаев, передает РБК.

На первое место в категории «События в стране и мире» вышли выборы в Госдуму, на втором оказались выборы президента США, на которых вопреки ожиданиям многих победил Дональд Трамп. В первую тройку также попал запрос о «свином гриппе в России». Кроме того, в десятку важных для россиян событий также вошли допинговый скандал, в результате которого вся сборная России по легкой атлетике за исключением Дарьи Клишиной была лишена возможности выступить на Олимпийских играх в Рио-де-Жанейро, принятие «пакета Яровой», убийство ребенка в Москве, а также скандальная выставка фотографа Джок Стерджес «Без смущения».

Среди наиболее популярных мужчин, информацию о которых чаще всего искали пользователи «Яндекса», оказались избранный президентом США Дональд Трамп, актер Леонардо Ди Каприо, получивший «Оскар» за роль в фильме «Выживший», и Валерий Ободзинский, которому был посвящен сериал «Эти глаза напротив».

В категории «Женщины» чаще других искали имя Ксении Собчак, которая в этом году стала матерью. На втором месте оказалась бывшая участница программы «Дом-2» — Ольга Бузова. Далее в списке — советская манекенщица Регина Збарская, о которой был снят сериал «Красная королева».

Из премьер 2016 года пользователей «Яндекса» больше всего интересовали новые модели iPhone. Вторым по популярности в этой категории стал запрос о Московском центральном кольце, которое открылось 10 сентября. На третьем месте расположилась новая модель автомобиля — Renault Kaptur.

Из фильмов пользователей «Яндекса» больше всего интересовали кинокомиксы, в том числе «Отряд самоубийц», «Дэдпул», «Бэтмен против Супермена», «Люди Икс: Апокалипсис», мультфильмы — «Зверополис», «Тайная жизнь домашних животных» и «Кунг-фу панда 3». Российский фильм «Экипаж» оказался на пятом месте.

Категорию «Мемы» возглавили названия песен группы «Ленинград» — «Лабутены» и «В Питере пить». Следом шла цитата премьер-министра России Дмитрия Медведева «Денег нет, но вы держитесь».

Стоит отметить, что по числу запросов лидеры популярности поисковика остаются неизменными из года в год, среди них «погода», «порно» и названия соцсетей.

Как писали «НИ», накануне в Сети появился список самых вирусных видеороликов, опубликованных на YouTube. Первое место в списке занял выпуск Carpool Karaoke, когда в машине с комиком Джеймсом Корденом прокатилась певица Адель. Второе место досталось клипу на песню Pen-Pineapple-Apple-Pen японского комика Пико-Таро, а третью строчку рейтинга заняло видео о гремучих змеях.

#Новости#Рейтинги#Интернет#Юлия Ветрова#Общество

Подпишитесь

Корь, холера и лихорадка Западного Нила. Какую заразу завезли в российские регионы

Сегодня, 08:11

Четыре человека погибли при прорыве трубы в московском ТЦ «Времена года» (ВИДЕО)

Сегодня, 12:51

В Белоруссии открыта новая компания Евгения Пригожина

Сегодня, 14:31

Дрон вместо скорой помощи: британские БПЛА «Malloy» эвакуируют раненых с поля боя

Сегодня, 12:00

Адвокат: «Сперва Гиркину дадут лет семь, а потом еще будут добавлять по годику»

Сегодня, 11:53

Военкора Ростислава Журавлева убил кассетный боеприпас в зоне СВО

Сегодня, 12:30

«Яндекс» назвал самые популярные запросы новосибирцев в 2019 году | Infopro54

В ТОП попали проблемы с вывозом мусора, выборы мэра и появление футбольного клуба «Новосибирск».

Компания «Яндекс» исследовала запросы новосибирцев в своей поисковой системе.

По данным сервиса, чаще всего новосибирцы искали информацию, связанную с вывозом мусора в регионе, неправильное выставление счетов и конфликты между участниками рынка.

На втором месте — выборы мэра Новосибирска. Напомним, в выборах мэра Новосибирска принимали участие 15 зарегистрированных избиркомом кандидатов. Явка на выборах составила 20,68%. По итогам голосования мэром Новосибирска избран Анатолий Локоть (КПРФ) —  123 378 голосов (50,25%).

Замыкает тройку самых популярных запросов новость о создании футбольного клуба «Новосибирск» вместо ФК «Сибирь». Напомним, в июне власти Новосибирской области объявили о создании нового футбольного клуба «Новосибирск». Причиной такого решения было названо неэффективное управление футбольным клубом «Сибирь».

На четвёртом месте в интересах новосибирцев оказалось громкое дело с исчезновением и убийством Натальи Устиновой. Молодая женщина поехала покупать новый автомобиль и пропала. Спустя месяц тело женщины обнаружили в Кировском районе на пустыре.

Замыкает пятёрку интересов новосибирцев информация о появлении такси «Ситимобиль» в Новосибирске. Сервис такси «Ситимобил» начал работу в Сибирском федеральном округе в сентябре текущего года. Новосибирск стал для компании первым городом за Уралом.

Фото: Фотобанк Moscow-Live.ru

ЖК «Новые Матрешки»

Пл.Маркса
25 минут

Реклама. Рекламодатель: ООО СЗ «ВИРА Инвест».

ЖК «Никольский»

Речной вокзал
30 минут

Реклама. Рекламодатель: ООО СФ Проспект

ЖК «Матрешкин двор»

Студенческая
30 минут

Реклама. Рекламодатель: ООО СЗ «ВИРА Инвест».

Grando — дом-небоскреб

Березовая роща
5 минут

Реклама. Рекламодатель: ООО СЗ «ВИРА Инвест».

ЖК «GORIZONT»

Золотая Нива
12 минут

Реклама. Рекламодатель: ООО СЗ «ВИРА Инвест»

ЖК «Luna»

Заельцовская
9 минут

Реклама. Рекламодатель: ООО СЗ «ВИРА Инвест»

Он стал вторым кандидатом, подавшим документы в облизбирком.

Читать статью >>

Женщина пьет успокоительное и пытается пережить шок.

Читать статью >>

События последних лет эмпирическим путем доказали верность бизнес-модели новосибирского производителя упаковки.

Читать статью >>

Этап подачи документов с подписями депутатов представительных органов и глав муниципальных образований стартовал 16 июля.

Читать статью >>

В жизни сибирячки Надежды Шульги были и взлеты и падения, но она сумела найти свое истинное счастье в отдаленном селе Новосибирской области.

Читать статью >>

На должность претендовали три человека.

Читать статью >>

Этот участок обслуживает 11 многоквартирных домов, более 2300 человек, 2 садика.

Читать статью >>

Проект реализуется консорциумом российских вузов, в который вошел НГУЭУ.

Читать статью >>

К осени цены на овощи из продуктовой корзины восстановятся.

Читать статью >>

Бывший директор государственного научного центра вирусологии и биотехнологий Ринат Максютов оспаривает свое неожиданное увольнение.

Читать статью >>

Почему Clickhouse — следующая база данных, которую вы должны изучить

Ранее базы данных онлайн-аналитической обработки (OLAP) были доступны только в виде проприетарных программных предложений, таких как Greenplum, Vertica, Teradata, Paraccel и т. д. В то время развертывание баз данных OLAP было очень дорогостоящим, и доступ к ним имели только компании с огромными бюджетами. Небольшие организации не получат возможности использовать базы данных OLAP. Что ж, теперь все изменилось.

Clickhouse — это быстрая система управления базой данных OLAP с открытым исходным кодом, ориентированная на столбцы, разработанная Яндексом для своего сервиса веб-аналитики Яндекс.Метрика, аналогичного Google Analytics. Он создан для обработки триллионов строк и петабайт данных и быстрого выполнения аналитических запросов.

Обновление , сентябрь 2021 г.: Clickhouse Inc. отделилась от Яндекса и недавно получила финансирование в размере 50 млн долларов в рамках серии А от Index Ventures и Benchmark при участии Yandex N.V. и других компаний.

Базы данных Clickhouse и OLAP обычно используются для ответов на такие бизнес-вопросы, как  «Сколько людей посетили  www.fadhil-blog.dev  вчера поступило из Малайзии и использует браузер Google Chrome?» . В традиционной базе данных онлайн-обработки транзакций (OLTP) для обработки такого запроса могут потребоваться минуты или даже часы, в зависимости от размера набора данных. С базой данных OLAP вы можете получить результат за миллисекунды. Огромная разница в скорости между OLTP и OLAP обусловлена ​​природой самой базы данных: база данных, ориентированная на столбцы, и база данных, ориентированная на строки.

Что такое столбцовая база данных#

Представьте, что у вас есть данные, как показано ниже:

 -------------------------------------------------------------
| отметка времени | домен | посетить |
-------------------------------------------------------------
| 2021-09-05 12:00 | fadhil-blog.dev | 20 |
| 2021-09-05 12:00 | среда.com | 300 |
| 2021-09-05 12:01 | fadhil-blog.dev | 15 |
| 2021-09-05 12:02 | fadhil-blog.dev | 21 |
-------------------------------------------------------------
 

Когда вы сохраняете данные в базе данных OLTP, ориентированной на строки, такой как PostgreSQL и MySQL, данные будут логически храниться, как показано ниже:

 строкаX -> столбец1, столбец2, столбец3;пример:
row1 -> 2021-09-05 12:00, fadhil-blog. dev, 20;
row2 -> 2021-09-05 12:00, medium.com, 300;
row3 -> 2021-09-05 12:01, fadhil-blog.dev, 15;
row4 -> 2021-09-05 12:02, fadhil-blog.dev, 21;
 

Данные для каждого столбца в строке записываются рядом друг с другом. Это ускоряет поиск данных для отдельных строк. Операции обновления и удаления данных также выполняются быстро, поскольку вы можете быстро обновлять или удалять строки, теоретически удаляя эту 1 строку. Но когда вы суммируете группу строк, например количество посещений для fadhil-blog.dev база данных должна прочитать каждую строку одну за другой, получить соответствующий столбец (и отбросить ненужные столбцы), а затем только подвести итог. Это пустая трата операций ввода-вывода, и это дорого, что отражает более длительное время обработки этого запроса.

Однако в столбцах данные будут храниться, как показано ниже:

 columnX -> row1:id, row2:id, row3:ideexample:
столбец отметки времени -> 2021-09-05 12:00:001,2021-09-05 12:00:002,2021-09-05 12:01:003,2021-09-05 12:02:004;
столбец домена -> fadhil-blog.
  dev:001,medium.com:002,fadhil-blog.dev:003,fadhil-blog.dev:004;
посетить столбец -> 20:001,300:002,15:003,21:004;
 

Обратите внимание, что данные для каждой строки в столбце хранятся рядом. Если вы суммируете количество посещений для сайта www.fadhil-blog.dev , в базе данных сначала нужно найти id для fadhil-blog.dev из столбца домен , получить посещений 90 030  столбец данных для соответствующего полученного идентификатора и, наконец, суммируйте их. Базе данных не нужно выполнять множество дорогостоящих операций ввода-вывода для извлечения всей строки, поскольку в первую очередь она получает только соответствующие столбцы. Это главная причина, почему база данных, ориентированная на столбцы, настолько надежна для этого запроса 9.0003

Мое объяснение сильно упрощено. Я рекомендую вам посмотреть это видео, чтобы лучше понять, как это работает, а также плюсы и минусы каждого из них.

Основные цели баз данных Clickhouse или OLAP в целом, но не ограничиваясь ими:

• Анализ данных
• Интеллектуальный анализ данных
• Бизнес-аналитика
• Анализ журнала

По праву вы можете выполнять эти анализы в базе данных OLTP. Распространенными методами оптимизации, используемыми в базе данных OLTP, являются материализованные представления. , многократная запись в таблицы с несколькими таймфреймами, периодическое агрегирование и сведение данных в почасовые и дневные таблицы с использованием cronjob, использование увеличения и уменьшения счетчика (обычно встречается в сообществе Firebase ) и т. д. Эти методы работают для большинства организаций, но они не являются гибкими. Представьте, что вы продавец в сфере электронной коммерции и храните записи о продажах в таблице базы данных 9.0029 продажи

. Чтобы ускорить анализ, вы агрегируете (используя метод, о котором я упоминал ранее) общие продажи в таблице totalSalesDaily со столбцами дата, totalSales . Вы можете легко запросить средние продажи, сделанные каждый день, или сумму продаж в течение года из таблицы totalSalesDaily  . Но вы не можете быстро детализировать свою базу данных и выяснить, например, в какое время пользователи активно покупают на сайте (поскольку наилучшая степень детализации — ежедневно), какой продукт является самым популярным и т. д. Конечно, вы можете запросить свою таблицу продаж с необработанными данными, но это займет минуты или часы, и это большое «нет».

Здесь на помощь приходит Clickhouse. С помощью Clickhouse вы можете хранить необработанные данные в своей базе данных и быстро и гибко выполнять детальный анализ. Тем не менее, вы можете вставить практически любые данные в базу данных. Некоторые компании, такие как Cloudflare , мультиплексор , Правдоподобный , GraphCDN и Panelbear получают и сохраняют данные о трафике в Clickhouse и представляют отчет пользователю на своей панели инструментов. Сеть отелей использует Clickhouse для хранения, анализа и предоставления информации о бронированиях своим клиентам.

Перкона использует Clickhouse для хранения и анализа показателей производительности базы данных. Вы можете узнать больше о последователях Clickhouse .

НИКОГДА не используйте Clickhouse в качестве замены реляционной базы данных. Clickhouse не предназначен для эффективной обработки обновлений и удалений строк. Clickhouse должен дополнять вашу базу данных OLTP, а не заменять их.

Это может относиться не ко всем, но вам также следует избегать использования Clickhouse в качестве копии ваших баз данных OLTP. Несмотря на то, что технически вы можете сделать это путем потоковой передачи изменений данных из вашей транзакционной базы данных в Clickhouse, рекомендуется использовать Clickhouse в качестве единственного источника достоверных данных для ваших данных, а не в качестве зеркала вашей базы данных OLTP. В любом случае, это зависит от вашей ситуации.

Ты в хорошей компании#

При оценке программного обеспечения с открытым исходным кодом важно убедиться, что оно хорошо поддерживается. Вы не хотите перенимать софт/технологию, но через несколько лет проект ушел на кладбище. Такая ситуация не редкость в мире открытого исходного кода. Хорошим признаком здорового проекта с открытым исходным кодом является то, что его принимают интернет-гиганты. Это связано с тем, что они обычно много раздумывают, прежде чем принять решение об использовании программного обеспечения, потому что для них очень дорого изменить или перейти на другой стек программного обеспечения в будущем, если они сделали неправильный выбор.

Clickhouse используется Cloudflare, Bloomberg, eBay, Spotify, CERN и еще сотней действующих компаний. У Яндекса, например, есть несколько кластеров Clickhouse с данными более 120 триллионов строк и объемом более 100 ПиБ. Это показывает, насколько серьезно компании относятся к внедрению этого программного обеспечения.

Молниеносные запросы#

По словам Марко Медоевича , Clickhouse примерно в 260 раз быстрее, чем MySQL, при выполнении аналитического запроса к набору данных с 11 миллионами записей. Тем не менее, это не сравнение Apple с Apple, поскольку MySQL является базой данных OLTP, а Clickhouse — базой данных OLAP, но это демонстрирует, где сияет база данных OLAP.

Предоставлено Марко Медоевичем

Невероятная производительность, достигнутая Clickhouse, обеспечивается уникальным механизмом базы данных MergeTree. . Clickhouse создан для использования всех доступных аппаратных ресурсов для обеспечения максимальной скорости запросов.

Для сравнения между яблоками Марк Литвинчик сравнивает различные базы данных OLAP, доступные на рынке. Судя по результатам эталонного теста, Clickhouse является самой быстрой базой данных OLAP с открытым исходным кодом. BrytlytDB, OmniSci (ранее известная как MapD) и kdb+ — это коммерческие базы данных, которые работают быстрее, чем Clickhouse. Тем не менее, и BrytlytDB, и OmniSci используют графические процессоры для ускорения своих вычислений, в то время как Clickhouse использует только стандартное оборудование.

Обзор контрольных показателей 1,1 миллиарда поездок на такси

Малый индекс (Разреженный индекс)#

Всем известно, что ключом к быстрому поиску данных в базе данных является индекс. Индексы лучше хранить в памяти для быстрого доступа. В базе данных OLTP индексы обычно хранятся в структурах данных B-Tree или B-Tree+, как показано ниже.

Предоставлено Джаватпойнт

Это хорошо подходит для баз данных OLTP, поскольку первичные ключи важны по своей природе. В базе данных OLTP вы обычно запрашиваете базу данных по ее идентификатору, например запрос ВЫБЕРИТЕ имя пользователя, дату_рождения, адрес электронной почты ОТ пользователя, ГДЕ id = 1234  или запрос типа  ОБНОВЛЕНИЕ пользователя УСТАНОВИТЕ адрес электронной почты = "[email protected]" ГДЕ id = 1234 . Индекс имеет смысл хранить в B-Tree, так как шаблоны доступа обычно определяются по его идентификатору. Но эти индексы не будут хорошо масштабироваться, когда данные вырастут до миллиардов строк и больше не смогут помещаться в ОЗУ.

Цель разреженного индекса — гарантировать, что индекс всегда умещается в памяти, даже если размер данных огромен. В Clickhouse разреженный индекс строится, как показано ниже.

Предоставлено Fatalerrors.org

Clickhouse хранит только подмножество данных своего индекса и действует как «контрольная точка» в большом наборе данных. При этом размер индекса относительно невелик, и он может поддерживать огромные таблицы, но при этом помещаться в памяти. Представьте себе такие запросы, как  SELECT SUM(visit) FROM visit WHERE date BETWEEN '2021-07-01' И '2021-07-31' . Для базы данных имеет смысл хранить индекс в виде разреженного индекса, поскольку шаблоны доступа задаются по диапазону дат, а НЕ по идентификатору. Вот почему разреженный индекс отлично подходит для базы данных OLAP. Откровенно говоря, разреженный индекс ужасен для поиска одной строки.

Лучшие данные — это данные, которые можно пропустить

Сжатие данных#

Поскольку данные хранятся по столбцам, а не по строкам, Clickhouse может сжимать данные намного лучше, чем база данных, ориентированная на строки. В PostHog на 70 % сократилось дисковое пространство, необходимое для хранения тех же данных в PostgreSQL. В Clickhouse вы можете указать, какой кодек сжатия данных и уровень сжатия для какого столбца в вашей таблице. Высокие уровни сжатия полезны для асимметричных сценариев, таких как однократное сжатие, многократное распаковывание. Более высокие уровни означают лучшее сжатие, меньший размер дискового пространства и более высокую загрузку ЦП.

Данные TTL#

Хранить данные бесконечно — не всегда хорошая идея; в противном случае в какой-то момент у вас закончится место на диске. В большинстве случаев вы хотите установить разумный срок хранения данных для ваших данных. В Clickhouse вы можете установить политику удаления строк через определенный период. Вы можете легко сделать это, установив TTL данных при создании таблицы, как показано ниже:

 Пример СОЗДАНИЯ ТАБЛИЦЫ
(
    дата DateTime,
    международный
)
ДВИГАТЕЛЬ = дерево слияния
РАЗДЕЛ ПО доГГГГММ(дата)
ЗАКАЗАТЬ
TTL д + ИНТЕРВАЛ 1 МЕСЯЦ
 

Оператор DDL, приведенный выше, создаст таблицу «пример» и автоматически удалит данные, если «дата» будет более одного месяца от текущей даты.

Драйверы/адаптеры для основных языков программирования#

Сообщество Clickhouse очень активно. Есть драйверы, написанные на Go , Питон , Эликсир , Рубин и т. п. Существуют также адаптеры, написанные для таких фреймворков, как Ruby on Rails Active Record. , Феникс/Экто , Джанго ORM и многое другое. Это означает, что вы можете легко подключить Clickhouse к вашей существующей системе.

Clickhouse также имеет встроенный интерфейс HTTP. . Если вы хотите использовать Clickhouse на своем экзотическом языке программирования, вы можете напрямую использовать его HTTP-интерфейс и напрямую вызывать его конечную точку. Фактически, некоторые драйверы, упомянутые выше, на самом деле построены на этом HTTP-интерфейсе. Он также поставляется с функцией проверки активности HTTP, и я полагаю  , что он поддерживает пул соединений внутри.

Горизонтальная масштабируемость и отказоустойчивость#

Clickhouse создан с учетом как горизонтальной масштабируемости, так и высокой доступности. Вы можете разделить свои данные на несколько узлов и реплицировать данные на другой набор серверов. Преимущества:

• Вы можете хранить данные, превышающие размер одного сервера
• Повышение производительности запросов, так как запросы обрабатываются несколькими узлами параллельно
• Повышение отказоустойчивости и избежание единой точки отказа

Как и в других системах, функция горизонтального масштабирования и высокой доступности не предоставляется бесплатно. Сложность может возникнуть при настройке кластера, особенно кластера с отслеживанием состояния. Вы можете использовать Clickhouse Kubernetes Operator чтобы настроить это, если вы используете Kubernetes.

Дублирование первичных ключей#

Это может показаться вам странным, но да, Clickhouse поддерживает дублирование первичных ключей. В зависимости от ваших вариантов использования это может быть хорошо или плохо для вас. Если вы не хотите дублировать первичные ключи в своей таблице, вы можете использовать ReplacingMergeTree table engine для автоматической очистки и удаления дублирующихся ключей в вашей базе данных. Однако помните, что операция очистки/слияния базы данных происходит в неизвестное время в фоновом режиме, поэтому вы будете видеть дублирующиеся первичные ключи в течение некоторого времени, прежде чем они будут очищены.

Предпочитает пакетную вставку данных#

Из-за особенностей работы механизма MergeTree он работает лучше всего, если вы вставляете данные большими пакетами, а не небольшими частыми вставками. В обычных условиях Clickhouse может обрабатывать тысячи записей за одну операцию пакетной вставки.

За кулисами каждая вставка в Clickhouse будет создавать одну часть файла в /var/lib/clickhouse/data/// . Затем Clickhouse объединит части в неизвестное время в фоновом режиме. Если вы делаете много небольших вставок, в каталоге будет создано много частей, которые движок должен объединить. Вот почему Clickhouse предпочитает вставку больших пакетов.

Вы можете обратиться к другому моему сообщению о том, как создать пакетную обработку в Python. .

Обновление и удаление строк дорого#

Нет простого способа обновить или удалить строки таблицы. Вот несколько способов обновить или удалить строки данных:

• Использовать ИЗМЕНИТЬ ТАБЛИЦУ в Clickhouse для обновления или удаления данных. Они вступают в силу только после объединения данных в неизвестное время в фоновом режиме. Вы не можете полагаться на эту команду для обновления/удаления строк данных.
• Использовать РАЗДЕЛ DROP команда для удаления всего раздела
• Использовать CollapsingMergeTree движок таблицы для удаления данных. Это работает следующим образом: когда вы хотите удалить строку, вы записываете другую строку, которая «отменяет» существующие данные
.
• Используйте ReplacingMergeTree табличный движок для обновления данных. Как это работает, вы пишете другую строку с тем же идентификатором. Однако, как и команда ALTER TABLE, это вступает в силу только после выполнения задания слияния в фоновом режиме в неизвестное время.

Несмотря на то, что у него есть несколько способов обновления или удаления строк данных, ни один из них не так удобен, как UPDATE table SET x = y или DELETE table WHERE id = x  в MySQL. Вы должны приспособиться к этому.

Специальные настольные двигатели#

Clickhouse бесспорно имеет множество табличных движков, которые поначалу могут сбить вас с толку. Каждый из них служит своей цели. Например, когда вы хотите:

• Получение данных из Kafka; вы можете использовать специальную таблицу Kafka движок для приема сообщений Kafka
• Объединить данные между таблицами; вы можете использовать специальную таблицу Join движок для ускорения операции JOIN
• Материализация данных; вы можете использовать механизм материализованных таблиц за это
• Репликация данных в вашем кластере; вы должны использовать ReplicatedMergeTree стол двигателя для этого
• Многие другие механизмы баз данных и таблиц

Clickhouse работает по-своему. Однако вам, вероятно, они не понадобятся при первом запуске Clickhouse.

Развертывание базы данных#

Крупные облачные провайдеры еще официально не предлагают управляемый сервис Clickhouse. Облачные провайдеры, предоставляющие управляемые услуги Clickhouse, — это Яндекс. , Алибаба и Тенсент . Если вы настаиваете на использовании управляемого сервиса Clickhouse в собственном облаке VPC в среде AWS, вы можете использовать Altinity. .

Если вы только начинаете работать с Clickhouse, можно использовать одноузловой сервер Clickhouse для базы данных. Вы можете использовать такие инструменты, как clickhouse-backup чтобы помочь вам управлять процессом резервного копирования и автоматизировать его. Кроме того, вам понадобятся базовые знания Linux для настройки и защиты сервера (настройка брандмауэра, настройка резервного задания cron и т. д.). Сложности могут возникнуть при масштабировании на несколько машин, где вам понадобится кластер Zookeeper или Clickhouse Keeper для координации нескольких серверов баз данных. На тот момент имело смысл использовать управляемый сервис Clickhouse.

Для справки, в июне 2020 г. Вероятно был * (я думаю, что они все еще) *самостоятельно управляли своей базой данных Clickhouse в единой капле DigitalOcean за 80 долларов в месяц.

Правдоподобный отчет за июнь 2020 г.

Я продан этой базе данных. Использование Clickhouse или любой другой базы данных OLAP откроет новые возможности для вас и вашей организации. Я настоятельно рекомендую вам попробовать Clickhouse и посмотреть, какую пользу он может принести вашей организации. В любом случае, это открытый исходный код, вы можете быстро развернуть док-контейнер Clickhouse на своем компьютере с помощью этих простых команд:0003

 $ docker run -d --name clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 yandex/clickhouse-server\
$ docker exec -it clickhouse-server clickhouse-client
 

Настройка таблицы базы данных в контейнере Clickhouse

В конечном счете, вы должны знать, когда использовать и когда НЕ использовать базу данных OLAP. В противном случае вы не получите его преимущества и в конечном итоге станете техническим бременем для своей организации.

• https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/distinctive-features/
• https://tech.marksblogg.com/billion-nyc-taxi-rides-clickhouse-cluster.html
• https://www.youtube.com/watch?v=Vw1fCeD06YI

Илья Сегалович об улучшении качества поиска в Яндексе – Шумный канал

Категории

Общий

Этот пост является последним в серии презентаций, посвященных отраслевому мероприятию CIKM 2011, которое я возглавлял вместе с бывшим коллегой по Endeca Тони Рассел-Роуз.

Завершающим докладом отраслевого мероприятия CIKM 2011 стал доклад соучредителя и технического директора Яндекса Ильи Сегаловича на тему «Повышение качества поиска в Яндексе: текущие проблемы и решения».

Яндекс — поисковая система №5 в мире. Он доминирует на российском рынке поиска, где его доля составляет более 64%. Илья сосредоточился на трех задачах, стоящих перед Яндексом: диверсификация результатов, ранжирование по давности и межъязыковой поиск.

Для диверсификации результатов Илья сосредоточился на запросах, содержащих сущности без каких-либо дополнительных показателей намерения. Он утверждал, что сущности дают сильный, но неполный сигнал о намерении запроса, и, в частности, сущности часто требуют переформулировки предлагаемого запроса. Первым шагом в обработке такого запроса является категоризация объекта. Илья сказал, что Яндекс набрал почти 9Точность 0 % благодаря машинному обучению и точность более 95 % благодаря включению настроенных вручную эвристик. Второй шаг — перечисление возможных намерений поиска для определенной категории, чтобы оптимизировать ожидаемый взаимный ранг с учетом намерений. Диверсифицируя сущностные запросы, Яндекс сократил отказ от популярных запросов, увеличил рейтинг кликов и смог выделить возможные намерения в фрагментах результатов.

Затем Илья рассказал о проблеме баланса давности и актуальности при обработке запросов о текущих событиях. Он рассматривает ранжирование по давности как проблему диверсификации, поскольку стремление к недавнему контенту является своего рода намерением запроса. Задача управления ранжированием по давности состоит в том, чтобы предсказать чувствительность пользователя к новизне для данного запроса. Яндекс учитывает такие факторы, как доля найденных результатов старше 3 дней, количество результатов в новостях, всплески в потоке запросов, лексические подсказки (например, поисковые запросы «взрыв» или «пожар») и популярные темы в Твиттере. Он также сослался на статью WWW 2006, в соавторстве с которой он написал, по извлечению запросов, связанных с новостями, из журналов веб-запросов. Результаты этих усилий привели к измеримым улучшениям показателей удовлетворенности пользователей на основе кликов.

Илья рассказал о различных усилиях по поддержке межъязыкового поиска. Русские пользователи вводят значительную долю (около 15%) нерусских запросов, но многие все же предпочитают русскоязычные результаты. Например, поиск по названию компании возвращает русскоязычную домашнюю страницу этой компании, если она доступна. Яндекс реализует языковую персонализацию, изучая языковые знания пользователя и используя их как фактор при вычислении релевантности.