ClickHouse 在可观测性数据存储中的实战：设计、踩坑与调优
在 Prism 项目中用 ClickHouse 存储链路追踪数据的真实经历：为什么选它，表结构怎么设计，物化视图如何让聚合查询从秒级降到毫秒级，以及那些让我头疼了好几天的坑。
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可观测性
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在 Prism 项目中用 ClickHouse 存储链路追踪数据的真实经历：为什么选它，表结构怎么设计，物化视图如何让聚合查询从秒级降到毫秒级，以及那些让我头疼了好几天的坑。
Metrics、Logs、Traces 被称为可观测性三大支柱，但大多数人对它们的理解停留在工具层面。这篇文章试图回答一个更根本的问题：它们各自能回答什么问题，不能回答什么问题，以及为什么三者缺一不可。
深入剖析 Prism 的设计：为什么选 ClickHouse 而不是 Elasticsearch，自适应采样如何在成本和覆盖率之间取得平衡，以及 Context 传播的实现细节。