Can GROUP BY still be optimized after all these years?

Introducing the (blazing fast!) native TCP client for .NET

ClickHouse vừa giới thiệu native TCP client cho .NET giúp tăng tốc độ đọc và insert dữ liệu với số lần phân bổ bộ nhớ ít hơn. API cột (columnar APIs) và hỗ trợ POCO giúp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn so với HTTP truyền thống. Client mới này giảm đáng kể chi phí CPU và bộ nhớ nhờ loại bỏ các lớp trung gian không cần thiết. Nếu bạn đang làm việc với ClickHouse trên .NET, việc chuyển sang native TCP client sẽ mang lại hiệu suất vượt trội, đặc biệt với các operation đọc/ghi hàng loạt.

Client TCP native của ClickHouse cho .NET mang lại hiệu suất vượt trội với API cột và hỗ trợ POCO giúp tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng của bạn.

ClickHouse release 26.10

ClickHouse 26.10 introduces function composition, more flexible joins, faster GROUP BY queries, disk spilling for IN subqueries, an experimental columns cache, and Freeform and SQLite formats.

Memory safety for Postgres extensions in C/C++

ClickHouse phải giải quyết vấn đề memory safety khi viết extension cho Postgres bằng C/C++, do hai ngôn ngữ này không có bảo vệ tự động. Họ xử lý bằng cách thiết lập ranh giới rõ ràng giữa C và C++ code, cùng với việc sử dụng isolated helper processes. Giải pháp này giúp ngăn chặn buffer overflow và memory leak, đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu lớn. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách ClickHouse quản lý memory giữa các ngôn ngữ khác nhau và áp dụng pattern này vào các dự án của mình.

Bài viết này giải quyết các thách thức về an toàn bộ nhớ khi kết hợp C và C++ cho Postgres extensions, từ ranh giới ngôn ngữ sạch sẽ đến các tiến trình trợ lý được cách ly.

LinkedIn Uses OpenTelemetry to Trace the Member Journey from Tap to Backend

LinkedIn has built an OpenTelemetry-based telemetry platform that connects what members do in its iOS, Android, and web applications with the backend services processing those interactions.

From Shipping Features to Owning the P&L: My Technical PRD for an AI-Native Cloud & LLM FinOps Control Plane

From Shipping Features to Owning the P&L: My Technical PRD for an AI-Native Cloud & LLM FinOps Control Plane How I built a Java, ClickHouse, Kubernetes, and Prometheus gateway to stop “whale” …

How OpenRouter observes, understands, and acts on 740 million LLM requests a day with ClickHouse Cloud

OpenRouter uses ClickHouse Cloud as the single store behind customer analytics, public model rankings, internal AI agents, and routing across 500+ models, as monthly requests grew 33x to 19.7 billion.

How iSAM Funds built an options research platform for a 10,000x data problem with ClickHouse Cloud

iSAM Funds đối mặt với bài toán xử lý dữ liệu options với quy mô 10,000 lần lớn hơn thông thường. Họ sử dụng ClickHouse Cloud để giải quyết vấn đề này, đạt mức nén dữ liệu 35-50x và tốc độ nhập dữ liệu single-core nhanh hơn 100 lần. Nhờ giải pháp này, họ đã đơn giản hóa đáng kể các pipeline dữ liệu phức tạp. Bài viết cho thấy sức mạnh của ClickHouse trong xử lý dữ liệu tài chính lớn với hiệu suất vượt trội.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách ClickHouse Cloud giải quyết bài toán xử lý lượng dữ liệu lớn với hiệu suất vượt trội.

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.