1: 简介
ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS)，使用C++语音编写，主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
官网地址: https://clickhouse.com/
官方文档(中文): https://clickhouse.com/docs/zh/introduction/distinctive-features/
2: 特点
2.1: 列式存储
2.1.1 采用行式存储时
一行行存储数据，一行就是对应一个对象的所有数据。
2.1.2 采用列式存储时
将一列的数据顺序排列，这样当我们查询想要的字段的时候，只需要将那一列拿出来就可以了。
2.1.3 好处
- 对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储
- 由于某一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，每一列选择更优的数据压缩算法，提高了数据的压缩比例
- 由于数据压缩比更好，节省了空间，对cache也有更大的发挥空间
2.2: DBMS功能
几乎涵盖了标准SQL的大部分语法，包括DDL和DML，以及各种函数，用户管理和权限管理，数据的备份和恢复。
2.3: 多样化的引擎
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，接口和其他四大类的20多种引擎
2.4: 高吞吐写入能力
ClickHouse采用了类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台压缩(Compaction),通过类LSM Tree的结构，ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写，写入后台数据段不可更改，在后台压缩时，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。
2.5: 数据分区与线程级并行
ClickHouse 将数据划分为多个partition(分区)，每个分区再进行一步划分为多个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。在这种设计中，单条查询就能利用整机的所有CPU, 降低了查询的延迟。虽然ClickHouse能够对大量的数据能够分而治之平行处理，但是对于单条查询使用多CPU,就不利于同时并发多条查询。所以高QPS的查询业务，ClickHouse 不是其强项。
3: 总结
总的来说，ClickHouse 的功能还是非常强大的。采用列式存储，能够快速对一列的数据进行操作。同时它还支持DBMS的特性和SQL支持，同时还有多元化的引擎，帮助数据很多的存储，采用了CPU多核操作处理数据，降低了查询的延迟。为了追求查询的极致，导致了其对并发不是很好，同时也不支持事务。每一项技术都有自己的优缺点，合适自己的才是最好的。
