一说到Clickhouse，大家都知道它非常快，那么CH为什么这么快，是因为使用了向量化、列式数据库还是其它。下面我们一起来探索它的奥秘。（《ClickHouse原理解析与应用实践》总结）
1、硬件方面
Clickhouse会在内存中进行Group By，并使用HashTable装载数据。与此同时，CH对于CPU L3级别的缓存也特别在意，因为一次L3级别缓存的失效都会带来70～100ns，积少成多。一个32G，则可能会浪费5亿次/秒的运算。也正是因为如此，CH能在基准查询中做到1.75亿次/秒的数据扫描能力
2、算法方面
常量方面，CH使用了Volnisky算法；非常量，则使用CPU的向量化执行SIMD来优化；正则使用re2和hyperscan算法。
3、应景优化
CH会在不同的场景使用不同的算法。例如，在去重函数uniqCombined中，会根据数据量选择不同的算法：数据量比较少的时候，会选择使用Array来保存；数据量中等的时候，使用HashSet；数据量很大的时候，会使用HyperLogLog算法。
4、向量化
CH使用向量化执行。SIMD被广泛地应用于文本转换、数据过滤、数据解压和JSON转换等场景。相对于单纯使用CPU，利用寄存器暴力优化也算是一种降维打击
5、持续测试和持续改进
一个好的产品，肯定是能很好应用于各种场景的。CH由于拥有Yandex的天然优势，经常会使用真实数据来进行测试，尝试使用于各个场景。也因此获得了快速的版本更新换代，基本维持在一个月一更新。