1、ClickHouse介绍
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2023-05-29
10:14:17
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ClickHouse系列文章
1、ClickHouse介绍
2、clickhouse安装与简单验证（centos）
3、ClickHouse表引擎-MergeTree引擎
4、clickhouse的Log系列表引擎、外部集成表引擎和其他特殊的表引擎介绍及使用
5、ClickHouse查看数据库容量、表的指标、表分区、数据大小等
@TOC
本文主要分为三部分，即OLAP关键特性、clickhouse特性和配置文件的简单介绍。
Clickhouse是一个高性能且开源的数据库管理系统，主要用于在线分析处理(OLAP)业务。它采用列式存
储结构，可使用SQL语句实时生成数据分析报告，另外它还支持索引，分布式查询以及近似计算等特
性，凭借其优异的表现，ClickHouse在各大互联网公司均有广泛地应用。
官网：https://clickhouse.com/
中文官网：https://clickhouse.com/docs/zh
一、OLAP关键特征
大多数数据库访问都是读请求
数据总是以批量形式写入数据库（每次写入大于1000行）
已添加的数据一般无需修改
每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需少量的列
数据表多为宽表，即每个表均包含着大量的列
查询量一般较少（非高并发，通常每台服务器每秒约有数百个查询或更少）
对于简单查询，允许的延迟大约为50毫秒（响应时间要迅速）
列中的数据相对较小，一般为数字或短字符串
处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）
事务不是必须的
对数据一致性要求低
查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被存放在单台服务器的内存中。
OLAP业务场景与业务场景OLTP等有很大的不同，使用OLTP数据库或Key-Value数据库去处理分析查询
业务将会获得非常差的性能。
另外，相比于行式数据库，列式数据库则更适用于OLAP场景，因为对于大多数的查询而言，列式数据库
的处理速度要至少比行式数据库快100倍。二者的性能差别很大，列式数据库明显占优，主要体现在如
下：
对于分析类查询，通常只需要读取数据表中的一小部分列，使用列式数据库可以很轻松地实现，而
使用行式数据库却必须要读取全部的列，这就带来了性能的损失。
列式数据库按列存储数据，使得数据更容易被压缩，可以降低I/O传输的体积，从而使查询速度加
快。
由于I/O体积的降低，可以使得更多的查询数据被系统缓存，进一步加快了查询的速度。
执行一个查询一般需要处理大量的行，在整个列向量上执行所有操作将比在每一行上执行所有操作
更加高效，而且还可以更加充分地利用CPU资源，从而提升了查询的性能。
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