简单介绍ClickHouse（一）

 列的聚合、计数、求和等统计操作优于行式存储
 由于列的数据类型都是相同的，针对数据存储更容易进行数据压缩
 对cache更有利

>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。

>ClickHouse 和 MySQL 类似，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。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类 20 多种引擎。

> 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，即便在 HDD 上也有着优异的写入性能。

>官方公开 benchmark 测试显示能够达到 50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行 100Byte 估算，大约相当于 50W-200W 条/s 的写入速度。
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> 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， ClickHouse 并不是强项。