ClickHouse 常问面试题，ClickHouse 的特性、表引擎等
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2024-01-12
21:14:37
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1、什么是ClickHouse？
ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库管理系统，主要⽤于数据分析（OLAP）领域。通过向量化执⾏以
及对cpu底层指令集（SIMD）的使⽤，它可以对海量数据进⾏并⾏处理，从⽽加快数据的处理速度。ClickHouse从
OLAP场景需求出发，定制开发了⼀套全新的⾼效列式存储引擎，并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索
引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。
2、ClickHouse有哪些应⽤场景？
1. 绝⼤多数请求都是⽤于读访问的；
2. 数据需要以⼤批次（⼤于1000⾏）进⾏更新，⽽不是单⾏更新；
3. 数据只是添加到数据库，没有必要修改；
4. 读取数据时，会从数据库中提取出⼤量的⾏，但只⽤到⼀⼩部分列；
5. 表很“宽”，即表中包含⼤量的列；
6. 查询频率相对较低（通常每台服务器每秒查询数百次或更少）；
7. 对于简单查询，允许⼤约50毫秒的延迟；
8. 列的值是⽐较⼩的数值和短字符串（例如，每个URL只有60个字节）；
9. 在处理单个查询时需要⾼吞吐量（每台服务器每秒⾼达数⼗亿⾏）；
10. 不需要事务；
11. 数据⼀致性要求较低；
12. 每次查询中只会查询⼀个⼤表。除了⼀个⼤表，其余都是⼩表；
13. 查询结果显著⼩于数据源。即数据有过滤或聚合。返回结果不超过单个服务器内存。
3、ClickHouse列式存储的优点有哪些？
当分析场景中往往需要读⼤量⾏但是少数⼏个列时，在⾏存模式下，数据按⾏连续存储，所有列的数据都存储
在⼀个block中，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取操作被严重放⼤。⽽列存模式下，只需要读取参
与计算的列即可，极⼤的减低了IO cost，加速了查询。
同⼀列中的数据属于同⼀类型，压缩效果显著。列存往往有着⾼达⼗倍甚⾄更⾼的压缩⽐，节省了⼤量的存储
空间，降低了存储成本。
更⾼的压缩⽐意味着更⼩的data size，从磁盘中读取相应数据耗时更短。
⾃由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适⽤的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类
型，选择最合适的压缩算法。
⾼压缩⽐，意味着同等⼤⼩的内存能够存放更多数据，系统cache效果更好。
4、ClickHouse的缺点是是什么？
不⽀持事务，不⽀持真正的删除/更新；
不⽀持⼆级索引；
join实现与众不同；
不⽀持窗⼝功能；
元数据管理需要⼈为⼲预。
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