ClickHouse介绍
一、clickhouse简介
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse。
clickhouse可以做用户行为分析，流批一体
线性扩展和可靠性保障能够原生支持 shard + replication
clickhouse没有走hadoop生态，采用 Local attached storage 作为存储
二、clickhouse特点
1、列式存储：
行式存储的好处：
想查找某个人所有的属性时，可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以；但是当想查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。
列式存储的好处
- 对于列的聚合、计数、求和等统计操作优于行式存储
- 由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重
- 数据压缩比更好，一方面节省了磁盘空间，另一方面对于cache也有了更大的发挥空间
- 列式存储不支持事务
2、DBMS功能：几乎覆盖了标准 SQL 的大部分语法，包括 DDL 和 DML、，以及配套的各种函数；用户管理及权限管理、数据的备份与恢复
3、多样化引擎：目前包括合并树、日志、接口和其他四大类20多种引擎。
4、高吞吐写入能力：
ClickHouse采用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台Compaction。通过类 LSM tree的结构， ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写，写入后数据段不可更改，在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力。
5、数据分区与线程及并行：
ClickHouse将数据划分为多个partition，每个partition再进一步划分为多个index granularity(索引粒度)，然后通过多个CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。在这种设计下， 单条 Query 就能利用整机所有 CPU。 极致的并行处理能力，极大的降低了查询延时。
所以， ClickHouse 即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多cpu，就不利于同时并发多条查询。所以对于高 qps 的查询业务并不是强项。
6、ClickHouse 像很多 OLAP 数据库一样，单表查询速度优于关联查询，而且 ClickHouse的两者差距更为明显。
关联查询：clickhouse会将右表加载到内存。
三、clickhouse为什么快？
C++可以利用硬件优势
摒弃了hadoop生态
数据底层以列式存储
利用单节点的多核并行处理
为数据建立索引一级、二级、稀疏索引
使用大量的算法处理数据
支持向量化处理
预先设计运算模型-预先计算
分布式处理数据
四、引擎作用：
表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说， 表引擎决定了如何存储表的数据。包括：
- 数据的存储方式和位置
- 支持哪些查询以及如何支持
- 并发数据访问
- 索引的使用
- 是否可以执行多线性请求
- 数据复制参数
五、ClickHouse引擎：
引擎决定了数据的存储位置、存储结构、表的特征（是否修改操作DDL、DDL、是否支持并发操作）
1、数据库引擎：数据库引擎 | ClickHouse文档
目前支持的数据库引擎有5种：
- Ordinary：默认引擎，在绝大多数情况下我们都会使用默认引擎，使用时无须刻意声明。在此数据库下可以使用任意类型的表引擎。
- Dictionary：字典引擎，此类数据库会自动为所有数据字典创建它们的数据表
- Memory：内存引擎，用于存放临时数据。此类数据库下的数据表只会停留在内存中，不会涉及任何磁盘操作，当服务重启后数据会被清除
- Lazy：日志引擎，此类数据库下只能使用Log系列的表引擎
- MySQL：MySQL引擎，将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中,常用语数据的合并。
- MaterializeMySQL：MySQL数据同步；将MySQL数据全量或增量方式同步到clickhouse中，解决mysql服务并发访问压力过大的问题
2、表引擎：表引擎 | ClickHouse文档
