ETLCloud 携手 ClickHouse：高效的数据查询效率

自从大数据处理技术走进大众视野、开源项目 Hadoop 的出现，以前受制于数据库处理能力的大数据技术蓬勃发展，传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以 Hive 为代表的大数据技术所取代，随着技术不断发展，Hadoop 虽然带来了诸多便利性，但是其臃肿和复杂的体系使得在海量数据和高时效性的压力下有点力不从心。这时，一款高性能、MPP 架构、列式存储、具有完备 DBMS 功能的 OLAP 数据库 ClickHouse 诞生了。ClickHouse 可以在存储数据超过 20 万亿行的情况下，做到了 90%的查询能够在 1 秒内返回。它基本能够满足各种数据分析类的场景。

选择 ET 工具进行数据采集分析

对数据库进行数据分析，就离不开对数据进行ETL。数据集成和管理平台 ETLCloud，主要用于支持数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。提供了一个简洁直观的界面，以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。

零代码可视化快速构建流程

ETLCloud 提供了丰富的数据处理组件，基本满足各种数据处理要求，也可以使用脚本组件来自定义数据处理逻辑。通过对组件的拖拉拽以及配置，能快速构建数据整合通道。

本次通过 ETLCloud 对 ClickHouse 里面的数据进行抽取、转换、加载到目标库的情况，实际需求场景可能会非常复杂，可以借助平台中的数据转换、运算组件来应对同步的各种情况，比如如果需要对多个数据源的数据进行合并后再进行分析处理，可以使用双流 Join 合并组件或者多流 Union 合并组件完成多个有连接关系或同结构数据源的数据合并。对数据进行提取分析，也可以使用字段名映射、字段值标注等等组件来处理数据知道数据符合目标结构。

流程设计：

库表输入组件配置：

选中 ClickHouse 数据源，选定要抽取数据的表

字段值计算组件：

这里用于对两个字段的值进行数学运算并把结果赋予一个新的字段。

处理好的数据可以加载到另外的数据源，提取出数据分析结果。

库表输出组件配置：

将结果传输到 Mysql 数据库中。

配置输出字段：

流程运行结果：

将 ClickHouse 中的某张表的部分数据进行了抽取并转换处理，最后将结果加载到了 Mysql 库的表里。

如果系统初始化组件不能满足问题需求，还可以到官方网站组件市场获取更多组件，海量组件、模板以及集成组件能更加高效地解决数据集成问题。

ETLCloud 工具优势

灵活性：支持多种数据源和目标平台，除了 ClickHouse、MySQL、SqlServer、Oracle 等，还支持 80+种数据源，满足不同业务需求。

易用性：直观的用户界面，让复杂的 ETL 过程变得简单易懂。

高效性：快速的数据提取、转换和加载能力，确保数据及时高效地到达目标系统。

对数据库进行数据分析，选择合适的工具能够高效地解决问题。作为一款高效的 ETL 工具，对于 Hive、Hbase、ClickHouse 等构建的数据仓库，ETLCloud 都能轻松完成数据分析处理的要求，解决任何数据处理有关的场景。