也可以直接去看官方文档：https://clickhouse.com/docs/zh/sql-reference/statements/alter/column
其中前两项一般大多数引擎都支持，我们需要关注的就是第 3 项，目前有两种常用方法：
可以为整个表或每个单独的列设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。
Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。本文将主要介绍 Shopee ClickHouse 的冷热分离存储架构和支持公司业务的实践。
Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。
在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能，支持几乎所有ClickHouse核心功能。
MergeTree的分区目录和传统意义上其他数据库有所不同。MergeTree的分区目录并不是在数据表被创建之后就存在的，而是在数据写入过程中被创建的。也就是说如果一张数据表没有任何数据，那么也不会有任何分区目录存在。MergeTree的分区目录伴随着每一批数据的写入（一次INSERT语句），MergeTree都会生成一批新的分区目录。即便不同批次写入的数据属于相同分区，也会生成不同的分区目录。也就是说，对于同一个分区而言，也会存在多个分区目录的情况。在之后的某个时刻（写入后的10～15分钟，也可以手动执行optimize查询语句），ClickHouse会通过后台任务再将属于相同分区的多个目录合并成一个新的目录。已经存在的旧分区目录并不会立即被删除，而是在之后的某个时刻通过后台任务被删除（默认8分钟）。
当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。例如，主键是(CounterID,Date)时，片段中数据首先按CounterID排序，具有相同CounterID的部分按Date排序。
ClickHouse 是一款开源的列存 OLAP（在线分析查询）型数据库，实现了向量化执行引擎，具有优秀的 AP 查询性能。Shopee ClickHouse 则是基于 ClickHouse 持续做二次迭代开发和产品架构演进的分析型数据库。
ClickHouse是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），支持PB级数据量的交互式分析，ClickHouse最初是为YandexMetrica 世界第二大Web分析平台而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着。目前为止，该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录，并且每天超过200多亿个事件被处理。它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告。自2016 年开源以来，ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据库的极致性能，成为交互式分析领域的后起之秀，发展速度非常快。
官方文档：https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key
前提 前面一篇文章已经很详细地介绍了ClickHouse中每种数据类型的定义和基本使用，这篇文章会详细地介绍ClickHouse中的DDL和DML，很多操作区别于传统的DBMS，特别是代价巨大的DEL
创建新表具有几种种语法形式，具体取决于用例。默认情况下，仅在当前服务器上创建表。分布式DDL查询作为子句实现，该子句另外描述。
TTL即Time To Live ，表示数据存活的时间。在MergeTree中，可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达时，如果是列字段级别的TTL，则会删除这列的数据；如果是表级别的TTL，则会删除整张表的数据；如果同时设置了列级别和表级别的TTL，则会以先到期的那个为主。
参考官网：https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/statements/create/，更多详细文档可以参考官网，强烈推荐。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展，日志场景逐步产生了一些新需求，主要表现在：应用数量逐步增多，研发需要打印更多的日志定位业务问题，安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛，我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse，以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估，本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
本文通过分析总结几篇文章来看目前工业界可能偏好的解决方案。学习目的是：大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者当以后选型时候能够做到心里有数。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
Clickhouse 是一个高性能且开源的数据库管理系统，主要用于在线分析处理 (OLAP) 业务。它采用列式存储结构，可使用 SQL 语句实时生成数据分析报告，另外它还支持索引，分布式查询以及近似计算等特性，凭借其优异的表现，ClickHouse 在各大互联网公司均有广泛地应用。
最近周末比较忙，卷的有点累，上周的文章掉了链子，这周赶一篇。本文主要梳理了使用ClickHouse作为日志存储的设计点，主要内容有：
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
表引擎决定了如何存储表的数据。表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数
企业数据越存越多，存储容量与查询性能、以及存储成本之间的矛盾对于技术团队来说是个普遍难题。这个难题在 Elasticsearch 与 ClickHouse 这两个场景中尤为突出，为了应对不同热度数据对查询性能的要求，这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略。
clickhouse提供了分布式表，针对insert和select的查询，会以分布式的方式作用于本地表。
最近工作中经常使用clickhouse数据库，总结了一些常用的语法，想着分享一下，大家肯定能够用到，内容有点难度，第一遍看不懂，可以收藏后面再看，欢迎收藏点赞。
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
Clickhouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的一个列式存储数据库管理系统，是流行的OLAP数据库之一，使用MPP架构，以其超高的查询性能受到业界的青睐。
在Hive中对于日期数据我们经常使用String类型存储，但是在ClickHouse中建表时针对日期类型数据存储建议使用日期类型存储，不使用String类型存储，因为在使用到日期时日期类型可以直接处理，String类型的日期数据还需要使用函数进行处理，执行效率低。例如：
实现ClickHouse 全量和增量的导入和ClickHouse 和迁移ClickHouse
尽管使用ElasticSearch冷热存储架构来存储日志，成本依旧高昂，而ElasticSearch的存储成本占用70%以上，寻找新的低成本存储方案也就成了主要解决方式。
官方网站：https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/
从根本上讲，ClickHouse，Druid和Pinot都是相似的，因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理，这与去耦BigQuery体系结构不同。最近，我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1，2）。目前没有与BigQuery等效的开源软件（也许是Drill吗？），我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。
ClickHouse入门学习（一）：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
ClickHouse是一个用于数据分析（OLAP）的列式数据库管理系统（column-oriented DBMS），诞生于“战斗民族”俄罗斯，由搜索巨头Yandex公司开源。目前国内不少大厂在使用，包括腾讯、今日头条、携程、快手等，集群规模多达数千节点，阿里云更是推出了云产品ClickHouse。官方介绍：
ClickHouse 是俄罗斯最大的搜索引擎Yandex在2016年开源的数据库管理系统（DBMS），主要用于联机分析处理（OLAP）。其采用了面向列的存储方式，性能远超传统面向行的DBMS，近几年受到广泛关注。
数据库起到了命名空间的作用，可以有效规避命名冲突的问题，也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表，都必须归属在某个数据库之下。
ClickHouse 提供了 Delete 和 Update 的能力，这类操作被为 Mutation 查询，它可以看做 Alter 的一种。 虽然可以实现修改和删除，但是和一般的 OLTP 数据库不样，Mutation 语句是一种很“重”的操作，而且不支持事务。 “重”的原因主要是每次修改或者删除都会导致放弃目标数据原有分区，重建新分区。所以尽量做批量的变更，不要进行频繁小数据的操作
指定了存储的表，所以物化视图的创建也不需要指定 engine ，在查询中，查物化视图和查实际的存储表得到一样的数据，因为都是来自于同一份存储数据。
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
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