ClickHouse Cloud vượt trội với hiệu suất 412 lần tốt hơn mỗi dollar so với Snowflake trong bài test CostBench. Sự chênh lệch này bắt nguồn từ cách ClickHouse xử lý dữ liệu mới đến và trả lời query nhanh chóng. ClickHouse sử dụng columnar storage và vectorized execution cho phép xử lý batch operation cực nhanh. Trong khi đó, Snowflake dù có tính scale-out tốt nhưng lại tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn cho các tác vụ tương tự. Điều đáng học hỏi ở đây là thiết kế storage và query engine tối ưu của ClickHouse cho workload real-time.
Why read it: ClickHouse Cloud mang lại hiệu suất thực tế vượt trội hơn Snowflake giúp lập trình viên tối ưu chi phí xử lý dữ liệu lớn.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://clickhouse.com/blog/clickhouse-vs-snowflake-real-time-performance-per-dollar. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Phiên bản pg_clickhouse v0.10.0 bổ sung tính năng đẩy xuống subquery đầy đủ cho 16/22 truy vấn TPC-H, cải tiến trình điều khiển C cùng hỗ trợ aggregate mở rộng, giúp tăng tốc độ truy vấn lên tới 1000 lần.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách pg_clickhouse v0.10 tối ưu hóa hiệu suất gấp 1000 lần cho các truy vấn TPC-H nhờ pushdown subquery, giúp giảm thời gian xử lý và tối ưu hóa chi phí cho ứng dụng phân tích dữ liệu lớn.
ClickHouse On-Demand Compute cho phép mở rộng quy mô các query riêng lẻ bằng cách thêm worker, chạy các workload nặng không ảnh hưởng đến production, và sử dụng compute khi cần thiết. Công nghệ này sử dụng các node compute tạm thời để xử lý các tác vụ đòi hỏi tài nguyên cao. Hệ quả là người dùng không cần provisioning tài nguyên cố định mà chỉ trả tiền khi thực sự sử dụng, tiết kiệm chi phí lên đến 70%. Đáng học hỏi là cách ClickHouse tách biệt compute layer khỏi storage layer, cho phép linh hoạt mở rộng mà không ảnh hưởng đến dữ liệu. Giải pháp này đặc biệt hữu ích cho các analytics workload cần burst capacity ngắn hạn.
ClickHouse On-Demand Compute giúp mở rộng quy mô truy vấn và chạy tác vụ nặng mà không ảnh hưởng đến hệ thống sản xuất.
Bối cảnh của bài viết là một chatbot được xây dựng bằng OpenAI API vào năm 2025. Nguyên nhân kỹ thuật dẫn đến quyết định thay đổi kiến trúc là việc sử dụng direct completion API với prompt engineering, thay vì sử dụng các model chuyên dụng hơn như GPT-4 Turbo. Hệ quả là hiệu suất không tối ưu với chi phí cao hơn và độ trễ đáng kể. Điều đáng học là việc lựa chọn model phù hợp và kiến trúc hệ thống phù hợp có thể cải thiện hiệu quả đáng kể, như việc chuyển sang sử dụng function calling và GPT-4 Turbo cho cùng một use case.
Bài này giúp lập trình viên tránh mắc phải những sai lầm khi xây dựng chatbot bằng OpenAI bằng cách rút ra kinh nghiệm từ dự án thực tế.
CostBench là công cụ đo lường hiệu suất real-time trên mỗi đô la dưới áp lực load liên tục, đi xa hơn chỉ đo thời gian truy vấn. Nghiên cứu này phân tích toàn bộ chi phí khi biến luồng dữ liệu liên tục thành câu trả lời nhanh chóng, bao gồm cả yếu tố điện năng, phần cứng và cơ sở dữ liệu. Các thử nghiệm trên 4 workload khác nhau cho thấy hiệu suất trên mỗi đô la có thể chênh lệch lên đến 42 lần giữa các hệ thống. Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá chi phí tổng thể chứ không chỉ hiệu suất đơn thuần khi lựa chọn công nghệ xử lý dữ liệu real-time.
Bài này giúp lập trình viên hiểu cách đánh giá hiệu suất thực tế dưới áp lực liên tục với chi phí tối ưu qua hệ thống CostBench.
Bối cảnh: Bài viết trình bày việc sử dụng Snowflake để phát hiện impersonator thông qua việc đo lường khoảng cách giữa nghĩa và cách viết trong tập dữ liệu gồm 45,400 tổ chức từ thiện. Nguyên nhân kỹ thuật: Tác giả đã chạy một câu lệnh SQL trên cột VECTOR(768) để phân tích 2,917,459 cặp dữ liệu thực tế. Hệ quả: Phân tích này giúp xác định những gì bộ phát hiện phát hiện được và bỏ sót, cho thấy hạn chế trong việc nhận dạng impersonator. Điều đáng học: Cách tiếp cận này có thể hữu ích cho các lập trình viên đang xây dựng hệ thống phát hiện gian lận hoặc xác thực danh tính trong các dự án sử dụng Snowflake.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách phát hiện gian lận bằng cách phân tích sự khác biệt giữa nghĩa và cách đánh máy trong SQL trên Snowflake.
Bối cảnh: Khi các stack dữ liệu hiện đại như Iceberg + dbt thường đòi hỏi chi phí đám mây hàng chục nghìn đô mỗi năm, nhiều lập trình viên tìm cách luyện tập mà không tốn tiền. Nguyên nhân kỹ thuật: DuckDB là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu OLAP trong tiến trình, vừa hỗ trợ đọc ghi bảng Apache Iceberg qua extension, vừa có thể chạy dbt Core như một plugin local. Hệ quả: Nhờ đó, một máy laptop có thể mô phỏng toàn bộ pipeline lakehouse – từ ingest, transform cho tới test – mà không cần tài khoản AWS, Azure hoặc GCP, từ đó giảm chi phí thực hành xuống gần zero. Điều đáng học: Khi thành thạo việc kết hợp DuckDB, Iceberg extension và dbt locally, bạn đã nắm được kỹ năng mà các công ty trả lương hàng năm lên tới 400.000 USD cho vị trí Data Engineer, mà không phải đầu tư vào dịch vụ đám mây. Bài viết khuyên bạn nên cài đặt DuckDB, thêm extension iceberg và khởi dbt dự án mẫu để bắt đầu thực hành ngay hôm nay.
DuckDB cho phép bạn thực hành stack data engineering trị giá 400K USD ngay trên laptop mà không cần chi phí cloud.
Bộ provider Terraform của ClickHouse giờ đây hỗ trợ quản lý ClickStack (dashboard, alerts, sources, webhooks), giúp cấu hình quan sát (observability) có thể kiểm soát phiên bản.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp ClickStack vào quản lý cấu hình observability thông qua Terraform, giúp tự động hóa triển khai và quản lý dashboard, cảnh báo, nguồn dữ liệu và webhook một cách an toàn và tái sử dụng trong các pipeline CI/CD.
ClickHouse 26.8 giới thiệu cú pháp pipelined SQL cho phép xây dựng truy vấn đa tầng dưới dạng chuỗi chuyển đổi dễ đọc. Tính năng này giúp tối ưu hiệu suất bằng cách giảm chi phí memory allocation và copy operations giữa các bước xử lý. Khi sử dụng pipelined syntax, hệ thống sẽ tự động tối ưu hóa execution plan, giảm đáng kể overhead khi xử lý large datasets. Đối với lập trình viên làm việc với big data, việc áp dụng kỹ thuật này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất query mà không cần thay đổi logic nghiệp vụ.
Bài viết này giúp lập trình viên nắm cú pháp pipelined SQL trong ClickHouse 26.8 để viết truy vấn đa tầng dễ đọc và hiệu quả.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it