clickhouse数据切片

ClickHouse是一个面向列的分布式数据库管理系统，它支持水平和垂直的分区和切片。在水平分片中，数据表被分成多个不同的节点，每个节点处理表的不同部分。垂直分片则按列切割表，其中不同的列存储在不同的节点中。这种方式减少了读取整个表的需要，同时提高了查询性能。需要注意的是，切片只是 ClickHouse 的一个特色功能之一，但使用它面临着数据一致性和效率等方面的问题。

相关问题

- 对比druid，clickhouse,kylin,kawq,presto，spark sql，impala等主流开源离线数据分析引擎

这些主流开源离线数据分析引擎都有各自的特点和优势：

1. Druid：适合实时数据分析，支持快速的数据切片和聚合，能够快速响应查询请求，但不支持复杂的SQL查询。

2. ClickHouse：适合海量数据的离线分析，支持复杂的SQL查询和高效的数据压缩，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

3. Kylin：适合多维数据分析，支持复杂的OLAP查询和多维数据模型，能够快速生成报表和可视化分析结果。

4. KAWQ：适合数据仓库的构建和管理，支持ETL和数据清洗等功能，能够快速构建数据仓库和数据集市。

5. Presto：适合分布式数据查询和分析，支持多种数据源和复杂的SQL查询，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

6. Spark SQL：适合大规模数据处理和分析，支持复杂的SQL查询和机器学习算法，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

7. Impala：适合高性能的数据分析和查询，支持复杂的SQL查询和高效的数据压缩，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。