Bitmap/Clickhouse架构下的海量人群命中方案设计优化指南
2024-01-19 08:48:57
一、背景介绍
CDP系统提供了强大的标签和群体的构建能力，面对海量数据的标签和群体，我们采用了Bitmap+ClickHouse的存储与计算方案。详细内容可以参考之前文章。有了群体之后，它们被广泛地应用于千人千面的推荐、个性化营销、风控反欺诈等业务场景。这些业务场景对群体的命中性能要求非常高，因为它们需要在毫秒级的时间内命中上千个甚至上万个群体。
二、Bitmap/ClickHouse架构介绍
Bitmap/ClickHouse架构是目前业界比较流行的海量人群命中方案。Bitmap是一种非常紧凑的数据结构，可以高效地存储和查询二进制数据。ClickHouse是一个分布式列式数据库，具有非常高的查询性能。Bitmap/ClickHouse架构将Bitmap和ClickHouse的优点结合在一起，可以实现高性能的海量人群命中。
三、数据模型设计
Bitmap/ClickHouse架构下的人群命中方案的数据模型设计非常重要。合理的数据模型设计可以大大提高命中性能。
1. Bitmap数据模型
Bitmap数据模型使用二进制位来表示群体成员。每个群体对应一个Bitmap，Bitmap的每一比特代表一个用户。如果用户属于该群体，则对应的比特位置1，否则为0。
2. ClickHouse数据模型
ClickHouse数据模型使用列式存储来存储群体信息。每个群体对应一张表，表的每一列代表一个属性。例如，群体ID、群体名称、群体等。
四、存储引擎选择
Bitmap/ClickHouse架构下的人群命中方案可以使用多种存储引擎来存储Bitmap和ClickHouse数据。
1. Bitmap存储引擎
Bitmap存储引擎主要有两种：内存存储引擎和磁盘存储引擎。内存存储引擎将Bitmap数据存储在内存中，磁盘存储引擎将Bitmap数据存储在磁盘上。内存存储引擎的读写速度快，但是成本高昂。磁盘存储引擎的读写速度慢，但是成本低廉。
2. ClickHouse存储引擎
ClickHouse存储引擎主要有两种：本地存储引擎和分布式存储引擎。本地存储引擎将ClickHouse数据存储在本地磁盘上，分布式存储引擎将ClickHouse数据存储在多个节点上。本地存储引擎的读写速度快，但是扩展性差。分布式存储引擎的读写速度慢，但是扩展性好。
五、索引优化
Bitmap/ClickHouse架构下的人群命中方案可以通过索引来提高查询性能。
1. Bitmap索引
Bitmap索引是一种专门为Bitmap数据设计的索引。Bitmap索引可以快速地定位Bitmap中满足特定条件的比特位置。
2. ClickHouse索引
ClickHouse索引是一种专门为ClickHouse数据设计的索引。ClickHouse索引可以快速地定位ClickHouse数据中满足特定条件的记录。
六、查询优化
Bitmap/ClickHouse架构下的人群命中方案可以通过查询优化来提高查询性能。
1. Bitmap查询优化
Bitmap查询优化主要包括以下几个方面：
- 选择合适的Bitmap存储引擎
- 选择合适的Bitmap索引
- 使用Bitmap查询的最佳实践
2. ClickHouse查询优化
ClickHouse查询优化主要包括以下几个方面：
- 选择合适的ClickHouse存储引擎
- 选择合适的ClickHouse索引
- 使用ClickHouse查询的最佳实践
七、缓存设计
Bitmap/ClickHouse架构下的人群命中方案可以通过缓存来提高查询性能。
1. Bitmap缓存
Bitmap缓存可以将Bitmap数据缓存在内存中，这样可以避免每次查询都需要从存储引擎中读取Bitmap数据。
2. ClickHouse缓存
ClickHouse缓存可以将ClickHouse数据缓存在内存中，这样可以避免每次查询都需要从存储引擎中读取ClickHouse数据。
八、实践案例
我们已经在生产环境中成功地部署了Bitmap/ClickHouse架构的人群命中方案。该方案的性能非常出色，可以满足日益增长的业务需求。
九、总结
本文详细介绍了Bitmap/ClickHouse架构下的人群命中方案的设计和优化实践。通过对本文的阅读和实践，读者可以有效提升海量人群命中服务的性能，满足日益增长的业务需求。
