ClickHouse数据库特点与表引擎详解

"clickhouse复习资料" ClickHouse是一款高性能、列式存储的数据库管理系统（DBMS），特别适合用于在线分析处理（OLAP）场景。它以其出色的大数据分析能力而受到关注，尤其在处理大规模数据集时表现优秀。以下是ClickHouse的一些关键特点和功能： 1. **列式存储**：与传统的行式存储相比，ClickHouse采用列式存储方式，对分析型聚合查询有显著优势。因为同一列的数据类型相同，所以可以实现更高的压缩比，减少磁盘占用，提高缓存效率。 2. **数据库管理**：尽管ClickHouse支持标准的SQL语法，如查询和创建表，但它并不完全支持像窗口函数这样的高级特性。此外，ClickHouse提供了良好的数据库管理能力，但不提供事务处理，这可能限制了它在某些业务场景中的应用。 3. **多样化引擎**：ClickHouse有多种表引擎，以满足不同的使用需求。例如，`MergeTree`是最常用的引擎，它通过顺序写入临时分区并异步合并来实现高吞吐量的写入。 4. **并发查询**：ClickHouse能够利用多线程并发查询不同分区，提高查询效率。然而，由于单条查询可能会被多个线程处理，因此对于多条SQL的并发执行和高QPS场景，其性能可能不如其他专为这些场景设计的数据库系统。 5. **更适合单表操作**：ClickHouse在处理单表查询时表现出色，但在进行多表JOIN操作时性能一般。数据类型在ClickHouse中是大小写敏感的，包括`LongInt64`、`UInt64`（无负值）、`IntegerInt32`、`UInt32`、`Decimal`（不同精度的十进制类型）以及`varchar`、`date`、`DateTime`等。 6. **表引擎详解**： - `TinyLog`：适用于小文件存储。 - `Memory`：所有数据存储在内存中，适合临时或高速计算。 - `MergeTree`：最重要的引擎，支持分区，可以按目录进行物理分区，通过`WHERE`条件筛选数据。`ORDER BY`是必填项，影响数据存储顺序，`PRIMARY KEY`作为索引筛选使用，但不是唯一主键。此外，`MergeTree`支持二级索引和TTL（Time To Live）功能，后者用于数据自动过期。 7. **查询执行计划**：可以通过`clickhouse-client`工具查看查询执行计划，例如使用`--send_logs_level=trace`选项查看详细的执行日志。 8. **手动触发合并操作**：可以使用`OPTIMIZE TABLE ... FINAL`命令手动触发数据合并。 9. **其他表引擎**： - `ReplacingMergeTree`：用于去重，基于`ORDER BY`字段确定保留哪个记录，通常结合版本列使用，保留最新版本。 - `SummingMergeTree`：用于汇总统计，基于`ORDER BY`字段和聚合列进行数据聚合。 总结来说，ClickHouse是一款强大的大数据分析工具，尤其在列式存储、高并发查询和大数据量处理方面表现出色。然而，其在事务处理、多表JOIN操作以及对某些复杂SQL的支持上有所不足。在选择使用ClickHouse时，应根据具体业务需求和场景进行评估。