ClickHouse简介

ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。

ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。

ClickHouse对实时查询处理的支持使其适用于需要亚秒级分析结果的应用程序。

ClickHouse的查询语言是SQL的一种方言，它支持强大的声明性查询功能，同时为最终用户提供熟悉度和较小的学习曲线。

ck的优势和不足

优势：

1、查询速度非常快，每台服务器每秒处理上亿或上百亿行的数据。

2、可以充分利用硬件多线程实现单个查询的分支处理性能超过每秒2tb

3、数据存储经过压缩，能够减少io

4、存储引擎强大

5、性能好：

一亿性能对比：

十亿性能对比

6、容错与高可靠：

支持分布式集群

支持多主机异步复制，可跨多数据中心部署

所有节点都相等避免出现单点故障

单个节点或整个数据中心停机时间不影响系统读写可用性

包括许多企业健全功能和针对认为错误的故障安全机制

不足：

1、不支持事务(这其实也是大部分OLAP数据库的缺点)

2、不擅长根据主键按行粒度查询(但是支持这种操作)，它是按列存储，按列查询，故并不很适合按行查询的场景。

3、不擅长按行删除数据(但是支持这种操作)，按行删除数据性能较低

ClickHouse的特性

· 定位是分析性数据库，即OLAP，不是严格的关系型

OLAP(关系型的联机分析处理'基于大批量数据聚合统计分析，侧重于查询'，和它一起比较的还有OLTP联机事务处理'基于事务的数据处理分析，侧重于事务'，我们常见的ERP,CRM系统就属于OLTP)

· 完整的DBMS(关系数据库)

具有database、table、row、DDL、DML、用户、权限控制、数据备份、数据恢复、分布式管理的功能、支持大规模并行运算、每个节点存储对应分区数据

· 列式存储数据库

相同的列的数据存在一起，查询的时候只查需要的列，其他的列不关注，不做io，避免全表扫描，有更好的压缩比。

· 在线实时查询

· 不需要任何数据预处理

· 支持批量更新

· 拥有完善的SQl支持和函数

· 支持高可用

· 不依赖Hadoop复杂生态(像ES一样，开箱即用)

ClickHouse应用场景

ck比较适用于广告流量，web流量，app浏览，金融，电子商务，信息安全，电信网络游戏和物联网等领域

非常适合大数据分析的场景，可以用于电信数据的存储和统计，用户行为的数据记录和分析，信息安全日志分析，商业智能与广告网络价值的数据挖掘，以及网络游戏和物联网的数据分析和处理。

ClickHouse 作为一款高性能OLAP数据库，但并不适合事务性场景

clickhouse 的数据访问流程

· server

ck服务器实现了多个不同的接口：

1.用与外部客户端的http接口

2.用于数据传输拷贝的接口

3.用于本机的ClickHouse客户端接口，也作为在分布式查询执行中跨服务器通信的TCP接口

· Parser分析器

负责创建AST对象（抽象语法树）

将一条SQL解析成AST语法树的形式，不同的SQL有不同的Parser分析器来解析

· Intercepter解释器

负责解释AST对象，创建查询的执行通道

· IStorage 存储接口

负责根据AST语句的要求返回指定列的原始数据

定义了DDL、read、write方法，负责数据定义查询和写入

· Block

ClickHouse内部的数据操作均是通过操作Block对象完成的。

Block对象包含了数据对象（Column）、数据类型（DataType）、列名组成的三元组，Block对象进一步抽象和封装了该三元组，使得通过Block对象可以完成一系列的数据操作

· Column和Field

Column提供了数据的读取能力

Column和Field是ck最基础的映射单元

ck按列存储数据，每列数据由一个Column对象表示，Field表示Column的一个单值 ( 也就是单列中的一行数据 )

· DataType

数据类型由DataType负责，提供了序列化和反序列化，从Column和Field获取数据

· Function

ck提供两类函数（普通函数和聚合函数）

普通函数由IFunction接口定义

聚合函数有状态，由IAggregateFunction定义，以COUNT聚合函数为例，其AggregateFunctionCount的状态使用整型UInt64记录。状态支持序列化和反序列化，在分布式节点间可以进行传输，实现增量计算。

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