ClickHouse学习-Toy模板网

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ClickHouse是由C++编写的列式存储数据库（DBMS），主要用来在线分析处理查询（OLTP），能够用Sql查询生成的实时数据分析报告。

适用场景

大多数是读请求、数据总是批量写入、不更新或少更新数据、每次都是读取大量的行、宽表（有大量列的表，这些列中已经冗余所需数据）、简单查询、处理单个查询需要高吞吐量、无需事务，数据一致性要求低

实时分析：ClickHouse能够处理大规模数据集的实时查询和分析，非常适合需要在大数据集上进行快速数据分析和报告生成的场景。

日志分析：由于其高性能和实时处理能力，ClickHouse成为了处理大量日志数据的理想选择，能够将日志数据快速导入并执行复杂的查询和分析。

时序数据处理：特别适用于处理时间序列数据，如传感器数据、监控数据、日志数据等，能够高效地存储和查询大量的时间序列数据。

数据仓库：作为企业数据仓库的核心组件，ClickHouse用于存储和处理大量结构化和半结构化数据，提供快速的数据加载、聚合和查询能力。

实时监控：可以实时处理和分析监控数据，如网络流量数据、服务器性能数据等，快速生成实时报告和仪表盘。

大数据分析和处理：ClickHouse能够在毫秒级别内对海量数据进行实时查询和分析，支持高并发查询和数据聚合，是大数据分析和处理的理想选择。

商业智能领域（BI）：适用于商业智能领域，能够被广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等多个其他领域。

OLAP场景：ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，尤其适用于基于大宽表的聚合分析查询，查询性能非常好。

列式存储的优缺点：

优点		缺点
1. 数据检索速度快		1. 不适合存储复杂结构的数据
2. 易于进行数据分析	聚合、计数、求和等	2. 可扩展性有限
3. 数据处理效率高		3. 对事务处理的支持不如关系型数据库
4. 通常具有较好的可靠性		4. 不适用于需要复杂查询的场景
5. 适用于大规模数据存储	同列数据类型相同，便于数据压缩，可以节省空间	5. 需要自行处理一致性和完整性问题

ClickHouse几大特点

1、涵盖了标准的Sql语法，如DDL、DML。具备DBMS所具备的功能如：

数据定义：允许用户定义数据结构、设置数据的约束条件以及建立相应的数据库模式。

数据操纵：提供了对数据进行插入、删除、修改和查询的能力。

数据完整性：确保数据的一致性和准确性，通过强制实施预定义的规则和约束条件。

并发控制：协调多个用户对数据的同时访问，防止数据出现冲突或不一致。

数据安全性：通过权限控制和认证机制来保护数据，确保只有授权用户才能访问和修改数据。

数据恢复：提供故障恢复机制，确保在发生故障时能够恢复数据，并保持数据的一致性。

2、多样化引擎

把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可以设定不同的存储引擎(比如可以使用Hive的引擎)。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类20多种引擎。

3、高吞吐

采用LSM Tree结构，数据顺序写，数据插入后不可更改，更新操作将携带时间戳或版本号，在后台定期合并携带最新时间戳或版本号的数据。

4、数据分区与线程级并行

数据分区可以避免全表扫描，单个操作充分利用多线程压榨cpu性能，但是也导致了qps（查询）性能低。

数据类型

ClickHouse支持以下主要数据类型：

UInt8, UInt16, UInt32, UInt64: 无符号整数类型，分别占用1、2、4、8字节。

Int8, Int16, Int32, Int64: 有符号整数类型，分别占用1、2、4、8字节。

Float32, Float64: 浮点数类型，分别占用4、8字节。

String: 字符串类型，使用UTF-8编码。

Date: 日期类型，使用日期格式存储。

DateTime: 日期时间类型，使用日期和时间格式存储。

Enum: 枚举类型，根据特定的字典进行编码存储。

此外，ClickHouse还支持其他一些数据类型，如Array、Nested、Tuple等复杂数据类型。

表引擎

ClickHouse表引擎是指在ClickHouse中存储数据的不同方式或存储结构，不同的表引擎在存储和查询数据时会有不同的性能表现和特点。

下面是一些ClickHouse常用的表引擎及其简要介绍：

MergeTree：MergeTree是ClickHouse最常用的表引擎之一，主要用于存储大量有序数据，支持范围查询、聚合和快速插入等操作。

CollapsingMergeTree：在MergeTree的基础上增加了合并重复行的功能，用于去除重复数据。

ReplacingMergeTree：MergeTree的扩展，用于支持根据主键替换数据，适用于需要更新数据的场景。

SummingMergeTree：MergeTree的扩展，支持存储汇总后的数据，适合存储预先聚合好的数据。

AggregatingMergeTree：基于MergeTree，用于在持续更新的数据流中定期计算聚合数据。

Distributed：分布式表引擎，用于将数据分布在集群中不同的物理节点上。

除了上面列举的表引擎外，ClickHouse还支持其他不同类型的表引擎，每种引擎都有其特定的使用场景和优势。选择合适的表引擎可以更好地满足数据存储和查询的需求。