ClickHouse
简介
本栏目收录 ClickHouse 列式存储数据库相关的学习资料，适用于大数据分析场景。
📖 ClickHouse 技术介绍
ClickHouse 是由俄罗斯 Yandex 公司于 2016 年开源的列式数据库管理系统（DBMS），专为在线分析处理（OLAP）而设计。ClickHouse 以其惊人的查询性能和压缩率，成为大数据分析领域的明星产品。
🎯 核心特性
- 真正的列式存储：数据按列存储，大幅提升分析查询性能
- 数据压缩：优秀的压缩算法，压缩比可达 10:1 甚至更高
- 向量化执行：SIMD 指令加速，充分利用 CPU
- 分布式查询：支持分布式表和分布式查询
- 实时查询：亚秒级查询响应
- SQL 支持：支持标准 SQL 语法
- 高吞吐写入：百万级 TPS 写入能力
- 数据副本：ZooKeeper 实现数据复制
⭐ 技术优势
- 查询速度极快：相比传统数据库可提升 100-1000 倍
- 硬件利用率高：充分利用 CPU、内存、磁盘
- 存储成本低：高压缩比，降低存储成本
- 线性扩展：可通过增加节点线性扩展性能
- 易于运维：无需复杂的调优就能获得良好性能
- 生态丰富：支持多种数据格式和数据源对接
🔧 ClickHouse vs 传统数据库
| 特性 | ClickHouse | MySQL | PostgreSQL |
|---|---|---|---|
| 存储方式 | 列式存储 | 行式存储 | 行式存储 |
| 适用场景 | OLAP 分析 | OLTP 事务 | OLTP 事务 |
| 查询性能 | 极快（聚合） | 中等 | 中等 |
| 写入性能 | 批量写入快 | 逐行写入 | 逐行写入 |
| 数据压缩 | 优秀（10:1+） | 较差 | 一般 |
| 并发更新 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| 事务支持 | 有限 | 完整 | 完整 |
🏗️ ClickHouse 架构
表引擎：
- MergeTree 系列：最常用的引擎家族
MergeTree：基础表引擎ReplacingMergeTree：去重SummingMergeTree：预聚合AggregatingMergeTree：聚合物化
- 分布式表：
Distributed引擎 - 外部集成：Kafka、MySQL、HDFS 等
核心概念：
- 分区（Partition）：按时间或其他维度分区
- 分片（Shard）：数据水平切分
- 副本（Replica）：数据冗余备份
💼 适用场景
- 用户行为分析：点击流分析、用户画像
- 业务报表：实时报表、数据大屏
- 日志分析：应用日志、审计日志分析
- 监控系统：时序数据存储和查询
- 广告分析：广告投放效果分析
- 数据仓库：替代 Hive 的实时数仓
- 物联网：IoT 设备数据分析
- 金融风控：交易数据实时分析
⚠️ 不适用场景
- 高并发点查：不适合 key-value 查询
- 频繁更新删除：不支持事务和频繁修改
- 小数据量：数据量小时优势不明显
- Join 密集型：大表 Join 性能一般
📚 官方文档与资源
- ClickHouse 官方网站 - ClickHouse 官方主页
- ClickHouse 官方文档 - 完整的官方文档
- ClickHouse 中文文档 - 官方中文文档
- ClickHouse GitHub - 源代码仓库
- ClickHouse Playground - 在线体验环境
- Altinity 知识库 - ClickHouse 技术文章
- ClickHouse 中文社区 - 中文技术社区
📚 内容导航
- ClickHouse 简介 - ClickHouse 架构和特性
- 安装配置 - ClickHouse 安装和配置指南
- 查询优化 - ClickHouse 查询性能优化技巧
贡献者
更新日志
2025/12/29 16:03
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