ClickHouse
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2025-07-07
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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