clickhouse

1、真正的面向列的DBMS（clickhouse是一个DBMS，而不是一个单一的数据库。它允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器）2、数据压缩（一些面向列的DBMS）不使用数据压缩。但是，数据压缩确实提高了性能3、磁盘存储的数据（许多面向列的DBMS（SPA HANA和GooglePowerDrill））只能在内存中工作，但即使在数千台服务器上，内存也太小了4、多核并行处理（多核多节点并行化大型查询）5、在多个服务器上分布式处理（在clickhouse中，数据可以驻留在不同的分片上。每个分片都可以用于容错的一组副本，查询会在所有分片上并行处理）6、SQL支持（clickhouse sql跟真正的sql有不一样的函数名称。不过语法基本跟sql语法兼容，支持join/from/in和join子句及标量子查询支持子查询）7、向量化引擎（数据不仅按列式存储，而且由矢量-列部分进行处理，这使得开发者能够实现高CPU性能）实时数据更新（clickhouse支持主键表。为了快速执行对主键范围的查询，数据使用合并数进行递增排序。由于这个原因，数据可以不断地添加到表中）8、支持近似计算（统计全国到底有多少人）9、数据复制和对数据完整性的支持（clickhouse使用异步多主复制。写入任何可用的副本后。数据将分发到所有剩余的副本。系统在不同的副本上保持相同的数据，数据在失败后自动恢复）

优点

1、没有完整的事务支持，不支持transaction，想快就别transaction2、缺少完整update/delete操作，缺少高频率、低延迟的修改或删除已存在数据的能力，仅用于批量删除或修改数据3、聚合结果必须小于一台机器的内存大小4、支持有限操作系统，正在慢慢完善5、不适合key-value存储，不支持blob等文档型数据库

缺点

MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，clickhouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段这种数据片段往复合并的特点，也正是合并树的由来

创建与存储

MergeTree数据分区的规则由分区id决定，而具体到每个数据分区所对应的id，则是由分区键的取值决定的。针对取值数据类型的不同，分区ID的生成逻辑目前拥有四种规则：不指定分区键：如果不使用分区键，即不使用PARTITION BY声明任何分区表达式，则分区ID默认取名为all，所有的数据都会被写入这个all分区。使用整型：如果分区键取值属于整型（兼容UInt64，包括有符号整型和无符号整型），且无法转换为日期类型YYYYMMDD格式则直接按照该整型的字符形式输出，作为分区ID的取值。使用日期类型：如果分区键取值属于日期类型，或者是能够转换为YYYYMMDD格式的整型则使用按照YYYYMMDD进行格式化后的字符形式输出，并作为分区ID的取值。使用其他类型：如果分区键取值既不属于整型，也不属于日期类型例如String、Float等，则通过128位Hash算法取其Hash值作为分区ID的取值

数据分区

项目中常见表引擎

clickhouse采用列式存储，即将一个表中的每一列分别存储在不同的文件中，这样在进行数据查询时，只需要读取需要的列，而不用读取整行数据，大幅减少了I/O操作，提高了查询速度 

列式存储

clickhouse内置多种压缩算法，例如LZ4、ZSTD等，可以在不损失数据精度的情况下，大幅减少数据的存储空间，从而减少磁盘I/O操作，提高潮汛速度

压缩算法

clickhouse支持分布式部署，可以将数据分散存储在多个节点上，并行进行计算和查询，从而提高数据处理和查询的速度

分布式架构

clickhouse支持多种索引技术，包括bloom过滤器、bitmap索引、range索引等，可以根据不同的查询场景选择最优的索引方式，提高查询速度

索引技术

clickhouse支持预编译技术，即将查询语句进行编译，并将编译结果缓存起来，下次查询时可以直接使用缓存结果，避免重复编译，提高查询速度

预编译技术

为什么快

clickhouse可以支持多个客户端同时连接到服务器，每个连接可以独立执行查询请求。clickhouse可以通过调整网络参数和连接池配置，优化并发连接数和网络性能

并发查询数

clickhouse可以支持大量的数据写入，并且可以进行并发写入。clickhouse可以通过分区和索引等机制，避免数据热点和写入冲突，从而提高并发写入量和写入性能

并发写入量

clickhouse可以支持大量的数据读取，并且可以进行并发读取。click house可以利用多核cpu和大量内存，进行高效的数据读取和处理，从而提高并发读取量和读取性能

并发读取量

并发量

ClickHouse支持对单个列进行哈希索引，将列值映射到哈希表中的桶中。哈希索引适用于等值查询和IN操作，但不适用于范围查询和排序操作。

哈希索引

ClickHouse支持在哈希索引上使用Bloom过滤器，可以快速判断某个值是否在索引中。Bloom过滤器适用于等值查询和IN操作，可以减少不必要的磁盘I/O操作。

bloom过滤器

ClickHouse支持对多个列进行Bitmap索引，将列值映射到位图中的位上。Bitmap索引适用于等值查询和IN操作，可以快速判断某个值是否在索引中。

bitmap索引

ClickHouse支持对单个列进行Range索引，将列值按序存储在索引树中。Range索引适用于范围查询和排序操作，可以提高查询效率。

range索引

ClickHouse支持多级索引，可以在多个列上建立索引，从而支持多条件查询和多级排序。

多级索引

索引机制

ClickHouse的一级索引是指数据文件的内部索引，也叫做Primary Key索引。一级索引是在数据写入磁盘时就建立的，用于快速定位数据文件中的某一行数据。一级索引的建立是基于数据表中的主键，因此主键的选择和设计非常重要。一级索引可以有效地支持等值查询、范围查询和排序操作，是ClickHouse的核心索引机制之一。

一级索引

ClickHouse的二级索引是指在一级索引的基础上，额外建立的索引结构。二级索引可以在不改变数据表结构的情况下，对非主键列进行索引，从而支持更多的查询场景。二级索引的建立需要耗费额外的磁盘空间和内存资源，因此需要谨慎选择索引列和建立索引的数量。ClickHouse支持多种类型的二级索引，包括哈希索引、Bloom过滤器、Bitmap索引、Range索引等。

二级索引

clickhouse