什么是ClickHouse？
在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：
| Row | WatchID | JavaEnable | Title | GoodEvent | EventTime |
|---|---|---|---|---|---|
| #0 | 89354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016/5/18 5:19 |
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| #2 | 89953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016/5/18 7:38 |
| #N | … | … | … | … | … |
常见的行式数据库系统有：MySQL、Postgres和MS SQL Server。
| Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
|---|---|---|---|---|
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
| EventTime: | 2016/5/18 5:19 | 2016/5/18 8:10 | 2016/5/18 7:38 | … |
这些示例只显示了数据的排列顺序。来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起。
不同的数据存储方式适用不同的业务场景，数据访问的场景包括：进行了何种查询、多久查询一次以及各类查询的比例；每种类型的查询(行、列和字节读取多少数据；读取数据和更新之间的关系；使用的数据集大小以及如何使用本地的数据集；是否使用事务,以及它们是如何进行隔离的；数据的复制机制与数据的完整性要求；每种类型的查询要求的延迟与吞吐量等等。
OLAP场景的关键特征
绝大多数是读请求
已添加到数据库的数据不能修改。
宽表，即每个表包含着大量的列
对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行
对数据一致性要求低
查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合于单个服务器的RAM中
列式数据库更适合OLAP场景的原因
列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言，处理速度至少提高了100倍，下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解：
输入/输出
针对分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。例如，如果只需要读取100列中的5列，这将帮助你最少减少20倍的I/O消耗。
由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。
由于I/O的降低，这将帮助更多的数据被系统缓存。
例如，查询«统计每个广告平台的记录数量»需要读取«广告平台ID»这一列，它在未压缩的情况下需要1个字节进行存储。如果大部分流量不是来自广告平台，那么这一列至少可以以十倍的压缩率被压缩。当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节(未压缩数据每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。
CPU
有两种方法可以做到这一点：
代码生成：生成一段代码，包含查询中的所有操作。
请注意，为了提高CPU效率，查询语言必须是声明型的(SQL或MDX，或者至少一个向量(J，K。 查询应该只包含隐式循环，允许进行优化。
ClickHouse的特性
真正的列式数据库管理系统
这是非常值得注意的，因为在一些其他系统中也可以将不同的列分别进行存储，但由于对其他场景进行的优化，使其无法有效的处理分析查询。例如： HBase，BigTable，Cassandra，HyperTable。在这些系统中，你可以得到每秒数十万的吞吐能力，但是无法得到每秒几亿行的吞吐能力。
数据压缩
在一些列式数据库管理系统中(例如：InfiniDB CE 和 MonetDB 并没有使用数据压缩。但是, 若想达到比较优异的性能，数据压缩确实起到了至关重要的作用。
数据的磁盘存储
许多的列式数据库(如 SAP HANA, Google PowerDrill只能在内存中工作，这种方式会造成比实际更多的设备预算。
多核心并行处理
ClickHouse会使用服务器上一切可用的资源，从而以最自然的方式并行处理大型查询。
多服务器分布式处理
支持SQL
ClickHouse支持一种基于SQL的声明式查询语言，它在许多情况下与ANSI SQL标准相同。
相关(依赖性子查询和窗口函数暂不受支持，但将来会被实现。
向量引擎
实时的数据更新
ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。
索引
适合在线查询
在线查询意味着在没有对数据做任何预处理的情况下以极低的延迟处理查询并将结果加载到用户的页面中。
支持近似计算
用于近似计算的各类聚合函数，如：distinct values, medians, quantiles
基于数据的部分样本进行近似查询。这时，仅会从磁盘检索少部分比例的数据。
不使用全部的聚合条件，通过随机选择有限个数据聚合条件进行聚合。这在数据聚合条件满足某些分布条件下，在提供相当准确的聚合结果的同时降低了计算资源的使用。
自适应连接算法
支持数据复制和数据完整性
ClickHouse使用异步的多主复制技术。当数据被写入任何一个可用副本后，系统会在后台将数据分发给其他副本，以保证系统在不同副本上保持相同的数据。在大多数情况下ClickHouse能在故障后自动恢复，在一些少数的复杂情况下需要手动恢复。
角色的访问控制
ClickHouse使用SQL查询实现用户帐户管理，并允许角色的访问控制，类似于ANSI SQL标准和流行的关系数据库管理系统。
限制
缺少高频率，低延迟的修改或删除已存在数据的能力。仅能用于批量删除或修改数据，但这符合 GDPR。
稀疏索引使得ClickHouse不适合通过其键检索单行的点查询。
ClickHouse的性能
许多其他的测试也证实这一点。你可以使用互联网搜索到它们，或者你也可以从 我们收集的部分相关连接 中查看。
单个大查询的吞吐量
对于分布式处理，处理速度几乎是线性扩展的，但这受限于聚合或排序的结果不是那么大的情况下。
处理短查询的延迟时间
处理大量短查询的吞吐量
在相同的情况下，ClickHouse可以在单个服务器上每秒处理数百个查询（在最佳的情况下最多可以处理数千个）。但是由于这不适用于分析型场景。因此我们建议每秒最多查询100次。
数据的写入性能
我们建议每次写入不少于1000行的批量写入，或每秒不超过一个写入请求。当使用tab-separated格式将一份数据写入到MergeTree表中时，写入速度大约为50到200MB/s。如果您写入的数据每行为1Kb，那么写入的速度为50，000到200，000行每秒。如果您的行更小，那么写入速度将更高。为了提高写入性能，您可以使用多个INSERT进行并行写入，这将带来线性的性能提升。