什么是腾讯云TCHouse-C？

原创

gavin1024

发布于 2025-08-06 17:17:59

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腾讯云数据仓库 TCHouse-C 基于开源 OLAP 引擎 ClickHouse 打造，为您提供方便易用、灵活稳定的云端 ClickHouse 托管服务。只需要几分钟，便可快速完成 PB 级实时数据仓库的搭建，简单轻松地实现海量数据上的实时极速查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。

腾讯云数据仓库 TCHouse-C 是一种基于 MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于 ClickHouse 优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。

Q：什么是 TCHouse-C 弹性版

A：作为一款开源的列式数据库管理系统，ClickHouse 专为在线分析处理场景设计，能够提供高性能数据分析能力。ClickHouse 在大宽表的聚合分析查询性能上表现优异，可支持千亿级数据上的毫秒级查询响应，查询性能远超其他分析型数据库。

当前开源版 ClickHouse 采取 Share-Nothing架构，计算资源与存储资源相耦合，任一节点都可承载数据的查询、计算和写入请求，每一数据分片（Shard）均存储在节点本地，节点间通过 Zookeeper 进行分布式协调和元数据同步。在面向云上客户资源灵活伸缩的需求时，开源版 ClickHouse 天然在扩展性上存在一些限制：

计算与存储无法独立扩展，难以满足计算与存储资源非对称需求；

业务初期难以准确估算数据规模与资源量，在业务规模快速增长时，面对资源扩展需求时灵活性不足；

在应对计算资源明显呈潮汐现象的需求时，由于存储计算耦合、无法快速进行扩缩容，造成一定程度的资源浪费；

随着企业对高效、可扩展且成本效益高的数据分析解决方案的需求日益增长，腾讯云数据仓库 TCHouse-C 弹性版应运而生。

腾讯云数据仓库 TCHouse-C 弹性版采用了云原生存储计算分离的架构，存储资源与计算资源可以独立按需取用。这一架构充分利用云计算的优势，不仅优化了资源利用率，还提供了高度的可伸缩性、弹性和容错性。通过共享的对象存储 COS，所有计算节点可以访问同一份数据副本，从而确保了数据的高可用性和一致性，使企业能够轻松应对数据规模和计算需求的激增、与此同时保持查询高效稳定。

Q：TCHouse-C 弹性版的核心优势是什么

A：资源弹性

在存储计算分离架构下，计算资源和存储资源可以按照实际负载需求独立灵活扩缩容，避免计算资源紧缺而存储资源过剩以及相反的情况发生，同时在业务高峰期快速扩容以提升查询效率、低峰期快速缩容避免资源过度消耗，还可以按需起停集群，减少人工维护成本。

负载隔离

在同一份数据的基础上可以设置多个计算资源组，每个计算资源组视为一个独立的虚拟数仓（Virtual Warehouse），用户可以设置多个虚拟数仓并按需分配资源，从而实现在线/离线负载隔离、读取/写入负载隔离以及多业务租户资源隔离。

性能优化

为了加速对象存储的数据读取效率，TCHouse-C 弹性版在计算节点增加了本地磁盘缓存，可以针对表级别设置不同的缓存容量、缓存策略以及数据淘汰策略，支持以表维度进行数据预热，在存算分离模式下也获得极其优异的性能表现。

成本降低

计算资源完全按需扩缩容，可以充分提升资源利用率、避免资源闲置造成的浪费，经案例验证，预计能够降低用户使用成本30%-40%。数据的主存储介质从本地磁盘切换至对象存储，存储成本进一步降低 80% 以上。

稳定性提升

TCHouse 弹性版对存储资源进行了统一抽象，使用户不再需要关注底层存储，大幅度简化了手工维护数据分布带来的运维成本，且对象存储服务本身具备高可用性和持久性，为数据安全性提供了保障。通过资源负载隔离，减少了不同业务之间以及读写负载带来的资源抢占问题，进一步提升了系统稳定性。

Q：什么是集群节点？

A：集群的基本存储和计算单元，随着节点增加，集群的容量和性能将线性提升。

Q：什么是节点规格？

A：节点规格是计算节点的资源配置，包括 CPU、内存、磁盘等。不同节点规格性能和存储量不同。

Q：腾讯云数据仓库 TCHouse-C 支持哪些来源的数据？

A：可以将云数据库 MySQL、消息队列 CKafka、弹性 MapReduce等云产品中的数据无缝导入到云数据仓库中进行分析计算。

Q：如何评估腾讯云数据仓库 TCHouse-C 所需的存储空间？

A：磁盘打满，写入的数据量超过了数据盘可用空间，将无法写入新的数据。腾讯云数据仓库 TCHouse-C 的所需的存储空间与数据类型、压缩算法、压缩比、表的设计以及数据索引等因素相关。可以通过如下方法进行估算：

估算业务数据行数：基于业务需求和历史数据增长趋势，估算将要存储在腾讯云数据仓库 TCHouse-C 中的数据总行数。

计算未压缩的数据量：估算每一行数据的大小，可以进行总的数据量估算。总数据量 = 单行数据大小 * 总行数

计算压缩后的总数量：ClickHouse 通常采用 lz4 或者 zstd 算法压缩数据。压缩比通常在 2-10，具体和数据及排序键设置相关。

考虑数据增长因素：通常建议单节点预留一部分存储空间，满足数据增长需求。例如：预留 20%。

举例说明：

某业务数据每天产生数据量 1,000,000,000 行，每行数据 1 KB，数据保留 1 个月。数据压缩比为 5。预留空间为 20%。则需要的数据存储空间为：（1000000000 1KB 30 / 5） /（1 - 0.2）= 7152.5 GB

实际测量：

查询一个表的数量总量：SELECT formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) FROM system.parts WHERE table='your_table' and active = 1

查询一个表的数量压缩比：

SELECT round(sum(data_uncompressed_bytes) / sum(data_compressed_bytes),3) AS compression_ratio FROM system.parts WHERE (table = 'your_table') AND (active = 1)

Q：腾讯云TCHouse-C 常见的应用场景有哪些？

A：1️⃣用户行为分析

在网站、App 和游戏中，对用户的点击、时长等使用数据进行收集，导入到腾讯云数据仓库 TCHouse-C 中，构建用户特征分析大宽表。借助腾讯云数据仓库 TCHouse-C 的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供强力支持。

2️⃣企业经营分析

在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到腾讯云数据仓库 TCHouse-C ，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。腾讯云数据仓库 TCHouse-C 的查询效率数倍于传统数据仓库，而且扩展灵活，按需扩容，很好的满足大数据时代下企业数据仓库对高性能、低成本、易扩展的需求。

3️⃣日志分析和可观测性链路监控

在日志数据检索和可观测性场景，将大规模日志数据实时写入 TCHouse-C 中，通过对象存储大幅度降低日志数据的存储成本，结合 TCHouse-C 的高性能实时分析能力和灵活的半结构化数据存储方案，实现海量日志数据的快速清洗和检索，满足故障排查、事件链路构建和高效响应。

Q：TCHouse-C有哪些产品优势？

A：

简单易用

通过控制台分钟级构建 TCHouse-C 分析集群，提供完善的集群运维管理、监控告警等功能，使您无需关注底层基础设施，利用完善的 SQL 语句支持，专注于数据价值的分析。

极致性能

使用分布式大规模并行处理 MPP 框架，并充分利用所有可用的硬件，以尽可能快地处理每个查询。查询效率数倍于传统数据仓库，单个查询的峰值处理性能高达每秒数 TB。

弹性伸缩

通过控制台简单操作就可以快速实现的集群的扩容、缩容、节点的变配等操作，提供完善的云端的弹性伸缩能力，为业务高速发展提供匹配的动态支撑。

安全可靠

用户集群独立部署，支持 VPC 私有网络隔离，数据访问安全多重保障。完善支持集群高可用，实现用户无感的服务容灾转移和故障恢复。