ClickHouse – visuaalselt kiire ja arusaadav andmeanalüüs Tabixis. Igor Stryhary

Soovitan tutvuda 2017. aasta aruande tõlgendusega, mille autoriks on Igor Strychar «ClickHouse – visuaalselt kiire ja selge andmeanalüüs Tabixis».

ClickHouse'i veebiliides projektis Tabix.
Põhifunktsioonid:

• Töötab ClickHouse'iga otse brauserist, ilma lisa tarkvara installimise vajaduseta;
• Süntaksihäälestusega päringute redaktor;
• Käskude automaatne lõpetamine;
• Päringute täitmise graafilise analüüsi tööriistad;
• Valitavad värviskeemid.
  

Olen meedia2. tehniline direktor. Oleme uudiste vahetamise aggregaator. Salvestame palju andmeid, mille saame oma partneritelt ja registreerime need ClickHouse'is – umbes 30 000 päringut sekundis.

Need on sellised andmed nagu:

• Klõpsud uudiste peale.
• Uudiste kuvamised aggregaatoris.
• Bännerite kuvamised meie võrgustikus.
• Ja registreerime sündmusi oma enda mõõdikust, mis on sarnane Yandex.Metrikale. See on meie isiklik mikroanalüütika.

Meie elu enne ClickHouse'i oli väga keeruline. Meie oli väga raskusi, püüdes neid andmeid kuhugi ladustada ja neid kuidagi analüüsida.

Elu enne ClickHouse'i — infiniDB.

Esimene, mis meil oli, oli infiniDB. See oli meil neli aastat. Käivitasime selle raskustega.

• See ei toeta klasterdamist ega shardimist. Selliseid tarku lahendusi polnud see vaikimisi üldse olemas.
• Tal on probleeme andmete laadimisega. Ainult spetsiifiline käsurea utiliit, mis suutis laadida ainult CSV-faile ja tegi seda väga ebaselgelt.
• Andmebaas on ühesuunaline. Sa võisid kas kirjutada või lugeda. Kuid see võimaldas töödelda suurt andmete mahtu.
• Ja tal oli veel üks huvitav lahendus. Iga öö tuli server välja lülitada, vastasel juhul ei töötanud ta.

Ta töötas meil kuni 2016. aasta lõpuni, mil me täielikult läksime üle ClickHouse'ile.

Elu enne ClickHouse'i — Cassandra

Kuna infiniDB oli ühesuunaline, otsustasime, et vajame mingit mitme suunaga andmebaasi, kus saame kirjutada palju erinevaid vooge samaaegselt.

Proovisime palju huvitavaid asju. Seejärel otsustasime proovida Cassandra't. Cassandra'ga oli meil kõik suurepärane. 10 000 päringut sekundis kirjutamise peal. 2 000 päringut kuskil lugemise peal.

Aga tal olid ka omad huvitavad omadused. Kord kuus või iga kahe kuu tagant juhtus tal andmebaasi desünkroonne. Ja tuli üles ärgata ning jooksuga Cassandra parandama minna. Restartisime serveere vaheldumisi. Ja kõik muutus sujuvaks ja ilusaks.

Elu enne ClickHouse'i – Druid

Siis saime aru, et peame andmeid veel rohkem kirjutama. 2016. aastal hakkasime Druidit vaatama.

Druid on avatud andmebaas, kirjutatud Java keeles. Väga spetsiifiline. Ja see sobis clickstream'ile, kui pidi säilitama mingit sündmuste voogu ning hiljem nende põhjal agregaatide tegemiseks või analüüsitud aruannete koostamiseks.

Druid oli versioonis 0.9.X.

Isegi andmebaasi käivitamine on väga keeruline. See on infrastruktuuri keerukus. Selle käivitamiseks tuli palju palju rauda paigaldada. Iga seade vastutas oma eraldi rolli eest.

Andmete laadimiseks sellesse oli vaja rakendada mingit loitsimist. On avatud lähtekoodiga projekt – Tranquility, mis kadus voos andmed. Kui laadisime andmeid sellesse, kaotasime need.

Kuid kuidagi hakkasime seda rakendama. Meie olime nagu siilid, kes torkisid end aga jätkasid kaktuse söömist, ja alustasime selle rakendamist. Kuskil kulus meil kuu aega, et valmistada kogu selle jaoks vajalik infrastruktuur ette. St. tellida serverid, seadistada rollid, tekitada täielik automaatika ülesseadmise jaoks. St. kui klaster kukub, siis et automaatselt tõuseks teine klaster.

Aga siis juhtus ime. Olin puhkusele ja mu kolleegid saadavad mulle lingi habr, kus räägitakse, et Yandex otsustas avada ClickHouse. Ma ütlen, et proovime.

Ja vaid kahe päevaga seadsime üles testklastri ClickHouse. Hakkasime sinna andmeid laadima. Võrreldes infiniDB-ga – see on elementaarne, Druidiga võrreldes – see on elementaarne. Võrreldes Cassandra'ga on samuti elementaarne. Sest kui php-st laadida andmeid Cassandra'sse, siis see ei ole elementaarne.

Mida me saime? Täituvus kiiruselt. Täituvus andmete salvestamisel. St. kasutatakse oluliselt vähem kettaruum. ClickHouse – see on kiire, ta on teiste toodete suhtes väga kiire.

Lanseerimise ajal, kui Yandex avaldas ClickHouse'i avatud lähtekoodiga, oli saadaval ainult konsooli klient. Meie ettevõttes СМИ2 otsustasime proovida luua natiivse veebikliendi, et saaksime brauseris avada lehe, kirjutada päringu ja saada tulemuse, sest me hakkasime palju päringuid kirjutama. Konsoolis kirjutamine on keeruline. Ja me tegime meie esimese versiooni.

Eelmise aasta talve lähedal hakkasid ilmuma kolmandate osapoolte tööriistad ClickHouse'iga töötamiseks. Need tööriistad on näiteks:

• Redash.IO.
• Apache Zeppelin.
• Superset Airbnb. (Nüüd https://github.com/apache/incubator-superset)
• Jetbrains IDE.
• Vertamedia/clickhouse-grafana.

Vaatan mõnda neist tööriistadest, st neid, millega ma olen töötanud.

Hea tööriist, kuid Druid'i jaoks. Kui Druid'i rakendamine toimus, vaatasin SuperSet'i. Mulle see meeldis. Druid'iga töötab see väga kiiresti.

ClickHouse'i jaoks ei sobi see. St ta sobib, ta töötab, aga suudab ainult elementaarseid päringuid nagu: SELECT event, GROUP BY event. Ta ei toeta keerukamat ClickHouse'i süntaksit.

Järgmine tööriist on Apache Zeppelin. See on hea ja huvitav asi. See töötab. Ta toetab märkmike, juhtelemente, toetab muutujaid. Tean, et keegi ClickHouse'i kogukonnast kasutab seda.

Kuid ClickHouse'i süntaksit ei toetata, st peate päringud kirjutama kas konsoolis või mujal. Edasi tuleb kontrollida, et kõik see töötab. See on lihtsalt ebamugav. Kuid sellel on hea toetus armatuurlaudade jaoks.

Järgmine tööriist on Redash.IO. Redash on pilves. St erinevalt eelnevatest tööriistadest ei pea seda installima. See on armatuurlaud, mis võimaldab andmete konsolideerimist erinevatest andmeallikatest. St võite laadida andmeid ClickHouse'ist, MySQL'ist, PostgreSQL'ist ja muudest andmebaasidest.

Umbes kuu aega tagasi (märts 2017) lisati Grafana toetus. Kui loote raportite Grafanas, näiteks oma riistvara või mõne meetri oleku kohta, siis nüüd on võimalik ehitada sarnane graafik või paneel otse ClickHouse'i andmetest. See on väga mugav ja me kasutame seda enda juures. See võimaldab leida anomaaliaid. St kui midagi juhtub ja mõni riistvara ebaõnnestub või pingestub, siis saab vaadata põhjuseid, kui need andmed on jõudnud ClickHouse'i.

Mul oli nendes tööriistades või konsoolis kirjutamine väga ebamugav. Otsustasin täiendada oma esimest liidest. Ja sain inspiratsiooni EventSQL, SeperSeti, Zeppelinist.

Mida sooviti? Soovisime saada graafikuid, täiustatud redigeerijat, rakendada vihjesõnastike tuge. Sest ClickHouse'il on suurepärane funktsioon – see on sõnastikud. Kuid sõnastikega on keeruline töötada, kuna peab meeles pidama salvestatud väärtuste formaati, st kas see on number või string jne. Kuna me kasutame sageli sõnastikke nende erinevates variatsioonides, oli päris keeruline päringute kirjutamine.

Kolm kuud on möödunud meie esimesest versioonist. Tehasin umbes 330 commit'i suletud haru ja see sai nimeks Tabix.

Erinevalt eelmisest versioonist, mis kandis nime ClickHouse-Frontend, otsustasin panna sellele lihtsa nime. Ja see sai nimeks Tabix.

Mis on uut?

Joonistab graafikuid. Toetab ClickHouse'i SQL süntaksit. Annab vihjeid funktsioonide kohta ja oskab palju muud huvitavat.

Nii näeb välja Tabix'i üldskeem. Vasakul on puu. Keskosas – päringu redigeerija. Ja all – selle päringu tulemus.

Edasi näitan, kuidas päringu redigeerija töötab.

Siin töötab automaatne täitmine tabelis ja pakub vastavalt automaatset täitmist väljadele. Ja funktsioonide soovitused. Kui vajutada ctrl + enter, siis päring täidetakse või ilmneb viga. Lihtsaim päring saadetakse Tabixisse ja saadakse tulemus, st Clickhouse'iga saab kiiresti töötada.

Sõnastikud, nagu ma juba ütlesin, on väga huvitav asi, millega me palju töötame. Ja see on võimaldanud paljusid asju teha. Näiteks hoiame sõnastikes kõiki linnu. Salvestame linnade ID ja nime, selle laius- ja pikkuskraadi. Ja andmebaasis hoiame ainult linnade ID. Seega surume andmed väga kokku.

See, it seems like a simple thing, but in ClickHouse, it helps in a very interesting way. Because ClickHouse only supports nested joins, the query expands substantially in width and depth. And when a parenthesis opens and there’s a long expression following, something as simple as folding the query makes it easier to work with the query itself. When a query spans 200-300 lines and is very wide, folding it really helps when trying to find a specific spot or localizing it.

Object tree, multi-queries, and tabs (Video 13:46) https://youtu.be/w1-XsL3nbRg?t=826)

Next, I'll show you about the tree and tabs. On the left is the tree, and at the top, you can create multiple tabs. Tabs act like workspaces. You can create several tabs and name each one as you wish. It's like a mini-system for building reports.

Tabs are saved automatically. If you refresh the browser or close it, or open Tabix, everything will be saved.

Hotkey – convenient (Video 14:39) https://youtu.be/w1-XsL3nbRg?t=879)

There are hotkeys, and there are quite a few of them. I've highlighted some here as examples. This includes switching tabs, executing a query, or running several queries.

Näitan, kuidas tulemusega töötada. Saadame päringu. Siin joonistan sin, cos ja tg. Saame tulemuse esile tõsta, st tüüpilise kaardi veergu joonistada. Saame esile tõsta positiivsed või negatiivsed väärtused. Või lihtsalt värvida mõnda konkreetset tabeli elementi. See on mugav, kui tabel on tohutu ja silmadega peab leidma mingi anomaalia. Kui ma otsisin anomaaliaid, tõstsin esile mingeid ridu, mingeid elemente rohelise või punase värviga.

Seal on palju huvitavaid asju. Näiteks, kuidas kopeerida Redmine'i Markdown'i. Kui on vaja tõsta tulemus kuhugi, siis on see väga mugav. Saame lihtsalt valitud ala esile tõsta, öelda "Koopia Redmine'i" ja see kopeerib Redmine'i Markdown'i või loob päringu, kus on tehtud.

Edasi liigeldes on päringute optimeerimine. Ma unustasin korra märkida 'date' välja. Ja minu päring ClickHouse'is töötles andmeid mitte väga kiiresti, vaid kiiresti, st vähem kui sekundiga. Kui ma nägin, kui palju ridu see läbib, tundsin ma hirmu. Me ei kirjuta ühe päevaga nii palju ridu sellele tabelile. Hakkasin päringut analüüsima ja nägin, et olin ühes kohas kuupäeva mööda lasknud. St unustasin märkida, et mul on andmed vajalikud mitte kogu tabeli jaoks, vaid mingiks konkreetseks ajaperioodiks.

Tabixis on vahekaart 'Stats', kus hoitakse kogu ajaloos saadetud päringute kohta, st seal saab vaadata, kui palju ridu selle päringu käigus loeti ja kui kaua see kestis. See võimaldab optimeerida.

Päringu tulemustest saab koostada kokkuvõtete tabeli. Te saatsite päringu ClickHouse'i, saite mingid andmed. Edasi saate neid andmeid hiirega tõmmata ja koostada mingisuguse kokkuvõtete tabeli.

Järgmine huvitav asi on graafikute koostamine. Oletame, et meil on selline päring: sin, cos vahemikus 0 kuni 299. Ja selle joonistamiseks peate valima vahekaardi 'Draw' ja saate graafiku koos oma sin ja cos väärtustega.

Seda saab jagada erinevatesse telgedesse, s.t. saab korraga joonistada kahe graafiku kõrval. Kirjutada ühe käsu ja teise käsu.

Saab joonistada histogramme.

Seda saab jagada graafikute matriksiks.

Saab koostada soojuskaardi.

Saab koostada soojuskalendri. Muide, see on väga mugav asi, kui on vaja analüüsida anomaaliaid aasta jooksul, s.t. leida kas tõusu või languse. See andmevisualiseerimine aitas mind selles.

Järgmine on Treemap.

Sankey'd – huvitav graafik. See on kas Streamgraphs või River. Kuid ma kutsun seda Riveriks. See võimaldab samuti otsida teatud anomaaliaid. See on väga mugav. Soovitan seda kasutada otsimiseks.

Järgmine huvitav asi on dünaamilise kaardi joonistamine. Kui teil on andmebaasis hoitud laiuskraad, pikkuskraad ja näiteks sihtkoht, kui teil on näiteks autoveod või lennukid lendavad, siis saab joonistada sihtkohti. Seal saab samuti määrata kiirus, objektide suurus, kuhu nad maanduvad.

Kuid selle kaardi probleem on see, et see joonistab ainult maailmakaarti, detailide puudumisel.

Hiljem lisasin Google'i kaardi. Kui salvestate laius- ja pikkuskraadid, saate tulemuse Google'i kaardile üles joonistada, kuid ilma lennukite toeta.

Rääkisime peamistest funktsioonidest, kuidas tulemusega töötada, ning päringust Tabixis.

Järgmine on teie ClickHouse'i serveri analüüs. On olemas eraldi vahekaart "Mõõdikud", kus saab vaadata salvestatud andmete suurust iga veeru kohta. Ekraanipildil on näidatud, et see väli "referrer" võtab meilt umbes 730 Gb. Kui loobume sellest väljast, säästame kolm shardi, igaüks 700 GB, st kokku umbes 2 TB, mis ei ole meile vajalik.

Meil on ka väli "request_id", mida salvestame stringina. Kuid kui hakkame seda salvestama numbrilisena, vähendab see selle välja mahtu tohutult.

Siin on näidatud serveri konfiguratsioon ja teie klastrite nodide nimekiri.

Järgmine vahekaart on mõõdikud. Need võetakse reaalajas ClickHouse'ist ja võimaldavad lihtsalt analüüsida serveri seisundit ning mõista, mis sellega juhtub. See ei asenda täisfunktsionaalset Grafanat. See on vajalik kiireks analüüsimiseks.

Järgmine sakk on protsessid. Nende abil saab aru, mis serveris toimub. Näha, mis seal toimub. Mul oli päring, mis tõmbas lugemisele 200 GB iga kord. Ma nägin seda tänu sellele liidesele. Tabasin selle ära ja muutsin. Nii et lõpuks sai 30 GB, st jõudlus paranes kordades.

Aitäh! Ja see on OpenSource

Ma lõpetasin. Ja muide, see on OpenSource, see on tasuta ja isegi pole vaja alla laadida. Avage brauseris ja kõik töötab.

Küsimused

Igor, mis edasi? Kuidas sa plaanid seda tööriista arendada?

Edasi tuleb võib-olla juhtpaneel, st võib-olla tuleb juhtpaneel. Integreerimine teiste andmebaasidega. Ma tegin selle, aga pole veel OpenSource'is avaldanud. See on MySQL ja võib-olla PostgreSQL. St Tabixist saab saata päringuid mitte ainult ClickHouse'i, vaid ka teiste tööriistadega.

On selgelt näha, et tehtud on suur hulk tööd. Tuli välja piisavalt täislahendus. Brauseris on see tehtud, ilmselt selleks, et vältida igasuguseid nikerdusi ning kiiresti kõik kokku panna. Ma kuulsin, et te olete php Te töötate, seega on kõige lihtsam see brauserisse visata, ja see töötab igal pool. Sellega pole küsimusi. Küll aga on küsimus selline: seal on tõesti palju tehtud. Kui palju inimesi selle kallal töötas? Ja kui kaua kõik see aega võttis? Sest tööriistad, mis on endale kohandatud, ei oma tavaliselt nii suurt funktsionaalsust.

Suve lõpust kuni sügiseni töötas meie meeskonnast üks inimene. See oli esimene versioon. Seejärel tegin 330 commit'i üksi. Seda, mida te näete, tegime kollegiga koos. Kolme kuu jooksul esimese versiooni juurest viimase juurde tegin suure enamuse töö ise. Aga ma ei tunne Javascripti väga hästi. See oli mu ainus ja, loodetavasti, viimane projekt Javascriptis, millega ma töötasin. See tuli mulle, vaatasin ja mõtlesin: oh õudus. Aga ma tõesti tahtsin toote valmis saada ja siin on tulemus.

Aitäh väga esitluse eest! See on suurepärane tööriist. Kas Tableau kas võrreldi?

Aitäh. Seetõttu sai Tabix nimeks, sest esimesed tähed kattuvad.

Kas te konkureerite?

Palju investeeringuid tuleb, me hakkame konkureerima.

Kuidas soovitate müüa sisemistele analüütikutele, et see tööriist asendab täielikult *Tableau*? Какие будут аргументы?

Töötleb natiivselt ClickHouse'iga. Olen proovinud Tableau'd, aga seal ei saa sõnaraamatute tuge kirjutada ja muud taolist. Tean, kuidas Tabixiga inimesed töötavad. Nad kirjutavad päringu, ekspordivad CSV-sse ja laadivad BI-sse. Ja seal teevad midagi. Kuid ma ei suuda ette kujutada, kuidas nad seda teevad, sest see on graafiline tööriist. See suudab eksportida 5000 rida, maksimaalselt 6000 rida, aga mitte rohkem, muidu brauser ei pea vastu.

T. e. seal on mingid tõsised piirangud andmete mahule, jah?

Jah. Ma ei suuda ette kujutada, et sooviksite 10 000 rida ekraanile brauserisse eksportida. Milleks?

Eeldatakse, et see on liides kiireks andmete vaatamiseks? Kõige natuke keeramiseks, pööramiseks?

Jah, kiiresti vaadata, kuidas see töötab ja lihtsalt koostada kokkuvõtte graafik. Ja siis saata kuhugi. Meil on omaenda raportite süsteem, kust ma lihtsalt võtan selle päringu. Joonistan Tabixis ja saadan meie raportisse.

Ja veel üks küsimus. Kohtaanalüüs?

Kui on soove, lisame.

Kui just hakkasime kasutama ClickHouse'i, kui kaua võttis aega rakendamine ClickHouse ja viimine tootmisolekusse?

Nagu ma ütlesin, lõime testklastri väga kiirelt. Me seadistasime selle kahe päevaga. Ja seejärel testisime seda paar nädalat. Productioni jõudsime umbes kolme kuu pärast. Kuid meil oli oma ETL, st andmete salvestamise tööriist. See salvestas andmeid kõikjale, kuhu võimalik. Ta oskab salvestada MongoDB-sse, Cassandra'sse, MySQL-i. Õpetada teda salvestama ClickHouse'i oli lihtne. Meil oli olemas valmis infrastruktuur kiireks juurutamiseks. Umbes kolme kuu jooksul hakkasime esimest komponenti välja liinilt võtma. Kuue kuu jooksul loobusime täielikult kõigest muust. Meil jäi alles ainult ClickHouse.

Igor, suur tänu ettekande eest. Mulle väga meeldis marsruutide koostamise funktsionaalsus kaartidel. Kas on plaanis integreerida Yandex.Maps'i ja konkreetselt kohandatud Yandex.Maps'iga?

Proovisin integreeruda Google Maps'i asemel, kuid ma ei leidnud Yandex.Maps'is tumedat teemat. Ma ei rääkinud ühest osast. Rullin tagasi, et täiendust lisada.

Slaid – Google kaardil. Seal on käsk „DRAW_GMAPS“, mis joonistab kaardi. On olemas ka käsk „DRAW_YMAPS“, mis joonistab Yandexi kaardi. Tegelikult on selle käsku taga Javascript, st andmed, mille saate ClickHouse'ist, saab edastada Javascript'i, mille siin kirjutate. Ja teil on väljund, kuhu see peab joonistuma. Saate joonistada mistahes graafiku, st mistahes graafiku, kaardi, või omaenda komponendi. Mul oli enne seda teine raamatukogu graafikute joonistamiseks.

St. seal on tööriist, et kohandada kuvamise funktsioone?

Mingeid. Saate võtta ja need punktid ümber joonistada, muutes need mitte punasteks, vaid sinisteks või rohelisteks.

Aitäh ettekande eest! Teil oli slaid, kus tutvustati alternatiivseid tööriistu päringute jaoks. ClickHouse dashboard'ide ja analüütiliste raportite koostamiseks. Nii et sain aru, et hetkel, kui hakkasite töötama... ClickHouse, nende tööriistade jaoks ei ole adaptereid kirjutatud. Mind huvitab, miks otsustasite teha oma tööriista selle asemel, et kirjutada adapter mõnele valmisseadmele? Ma arvan, et testiredaktori häälestamine on kiire. Miks otsustasite teha nii palju tööd?

Siin on huvitav nüanss – ma olen tehniline direktor, mitte andmete teadlane. Selleks ajaks, kui hakkasime Druid'i rakendama, oli minu tegevuskavas umbes 50% ülesannetest – kas me saaksime seda arvutada või kas me saaksime seda analüüsida. Ja siis sai ClickHouse'i rakendamine kiiresti teoks. Hakkasin kiiresti ehitama, arvutama, ja lõpetasin oma tegevuskava. Ja siis taipasin, et mul on puudu teadmised andmete teadusest ja andmete visualiseerimisest. Tabix on minu kodutöö andmete visualiseerimise uurimiseks. Olin vaadanud, kuidas Zeppelinit täiendada. Mul on kerge mittearmastus selle programmeerimise vastu. Redashi vaatasin ka, kuidas täiendada, kuid seal oli puudu normaalne redaktor. Ja SuperSet on samuti kirjutatud keeles, mida ma väga ei armasta. Seetõttu otsustasin seejärel ise midagi luua ning siin ongi tulemus.

Igor, kas sa võtad pull requesti vastu?

Jah.

Suur tänu ettekande eest! Ja kaks küsimust. Esimene – sa ei ütle väga kiitvalt Javascripti kohta. Kas sa kodeerisid puhtas Javascriptis või oli see mingisugune raamistik?

Parem on puhas Javascript.

Nii mis raamistik see siis on?

Angular.

Selge. Ja teine küsimus. Kas oled kaalunud R ja *Shiny**?*

Olen kaalunud. Mängisin natuke.

Samuti oleks võinud lihtsalt adapteri kirjutada.

See on olemas. Tundub, et kogukond on selle teinud, aga nagu ma eelnevale küsimusele vastasin, tahtsin ma ise proovida.

*Ei, visualiseerimise osas, seal on ju olemas.

Sa ütled, et on selline asi ja see joonistab sulle graafiku. Avasin raamatu andmete visualiseerimise kohta ja mõtlesin: „Prooviksin neid andmeid visualiseerida. Kirjutan ise, et see andmed üles ehitaks.” Ja hakkasin paremini aru saama andmete esitamise tehnoloogiast. Kui oleksin kasutanud valmis komponenti, siis isiklikult oleksin halvemini õppinud seda kasutama, st just visualiseerimise osas. Aga jah, R meeldis mulle, kuid ma pole veel lugenud raamatut „R algajatele”.

Aitäh!

Lihtne küsimus. Kas on võimalik kiiresti tabelit, graafikut välja eksportida?

Sa saad eksportida CSV-sse, Excelisse.

Kas see pole andmed, vaid valmis tabel või diagramm? Näiteks, et näidata juhtkonnale.

On nupp „Eksporta“ ja nupp „Eksportida diagramm png- või jpg-formaadis“.

Aitäh!

P.S. Lühike juhend tabixi installimiseks

• Laadi alla viimane versioon
• Puhta kausta lahti pakkida ja kopeerida build nginx root_path
• Seadistada nginx

Allikas: habr.com