有格局的人会想着如何把蛋糕做大，而不是如何从眼前的蛋糕中多分一点。
一、什么是ClickHouse？
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
对于存储而言，列式数据库总是将同一列的数据存储在一起，不同列的数据也总是分开存储。
常见的列式数据库有：Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb 。
二、传统分析数据库的解决方案：
1、传统面对大数据量的处理方式：对数据进行分层，通过层层递进形成数据集市，从而减少最终查询的数据体量，比如提出数据立方体概念，通过对数据进行预先处理，以空间换时间，提升查询性能。
2、OLAP分类
关系型ROLAP：使用关系型模型构建，数据模型常使用星型模型或雪花模型
多维型MOLAP：使用多维数组的形式保存数据，其核心思想是借助预处理聚合结果，使用空间换时间的形式提升查询性能
混合架构HOLAP：可以理解ROLAP和MOLAP两者集成
三、一匹横空出世的黑马ClickHouse
ClickHouse（全称：Click Stream，Data WareHouse）具有ROLAP、在线实时查询、完整的DBMS、列式存储、不需要任何数据预处理、支持批量更新、非常完善的SQL和函数支持、支持高可用、不依赖Hadoop生态及开箱即用等特点。
ClickHouse 历史演化过程：
Mysql时期->另辟蹊径的Metrage时期->自我突破的OLAPServer时期->水到渠成的ClickHouse时期
1、MySQL时期：
采用MyISAM表引擎，采用B 数结构存储索引，而数据文件使用另外单独的存储文件，（区别于InnoDB表引擎使用B 树同时存储索引和数据，数据直接挂载在叶子节点中）
2、Metrage时期：
数据模型层面：关系型模型改为Key-Value模型
索引层面：LSM树代替了B 树
数据处理层面：实时查询改为预处理方式
使用LSM树最具代表性的是Hbase数据库，LSM本质可以看成将原本一颗大树拆成了许多颗小树，每一批次写入的数据会在内存中构建出一个小树，构建完成即完成写入（这里会通过预写日志的方式，防止内存故障而导致数据丢失），写入数据只发生在内存，不涉及磁盘操作，所以极大的提高了写入速度。
3、OLAPServer时期：
设计思路：取众家之长
数据模型：换回了关系型，理由：关系型有更好的描述能力
存储层面：与MyISAM表引擎类似，分为索引文件和数据文件
索引层面：沿用LSM树，将索引文件和数据文件按列进行拆分，每个列字段独立存储。
四、ClickHouse（全称：Click Stream，Data WareHouse）
1、ClickHouse适用场景：
非常适用商业智能领域，也广泛应用于广告流量、web、app流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等
2、ClickHouse不适用场景：
不支持事务
不擅长根据主键按行粒度查询（虽然支持），所以不应该把ClickHouse当作Key-Value数据库使用
不擅长按行删除数据（虽然支持）
五、ClickHouse架构详解
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库，汲取了各家技术的精髓，将每一个细节做到了极致。
1、完备的DBMS（数据库管理系统）功能
DDL（数据库定义语言）：可以动态的创建数据库、表和视图
DML（数据库操作语言）：动态的查询、新增、修改及删除数据
权限控制、数据备份与恢复、分布式管理等
2、列式存储与数据压缩
不同的列保存在不同的文件中，数据中的重复项越多压缩率就越高，数据的体量就越小，传输就越快，对网络带宽和磁盘IO的压力就越小，使用LZ4算法压缩，压缩率达8:1.
3、向量化执行引擎
向量化引擎可以简单的理解做一项消除程序中循环的优化，原理是在寄存器层面的并行操作，寄存器的访问速度是内存的300倍，硬盘的3000万倍。
4、关系模型与SQL查询
关系模型（包括星型模型、雪花模型乃至宽表模型）相当于其它模型有更好的数据描述能力，另外注意ClickHouse SQL语法区分大小写。
5、多样化的表引擎
拥有合并数、内存、文件、接口和其他六大类20多种表引擎，每种引擎都有各自的特点，适用于不同的场景。
6、多线程与分布式
如果说向量化执行是通过数据级并行方式提升了性能，那么多线程处理就是通过线程级并行方式实现了性能提升，相比底层硬件实现的向量化执行SIMD（单个指令处理多条数据），线程级并行方式由高层次的软件层面控制。
分布式设计的思想是分而治之，在分布式有一条金科定律：移动计算比移动数据更划算。
在存储方面ClickHouse既支持分区（纵向扩展，利用多线程原理），也支持分片（横向扩展，利用分布式原理），可以说将多线程和分布式技术应用到了极致。
7、多主架构
HDFS、Spark、Hbase和ElasticSearch这类分布式系统都采用了Master-Slave主从架构，由一个节点管控，而ClickHouse采用多主架构，客户端访问任何一个节点都能得到相同的结果。
8、在线查询
能够做到急速响应，且无须对数据进行任何预处理加工。
9、数据分片与分布式查询
数据分片是一种将数据横向切分，ClickHouse提供了本地表（Local Table）和分布式表（Distributed Table），本地表相当于一份数据分片，而分布式表本身不存储任何数据，它是本地表的访问代理，其作用类似分库中间件，借助分布式表可访问多个本地表，从而实现分布式查询。
六、ClickHouse的设计原则，如此之快的秘诀
1、着眼硬件，先想后做
2、算法在前，抽象在后
3、勇于尝鲜，不行就换
4、特定场景，特殊优化
5、持续测试，持续改进
