一、ClickHouse简介
ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统 (DBMS)，多用于查询的在线分析处理 (OLAP)，是一款 PB 级的交互式分析数据库
1.首先说一下什么是面向列的DBMS：
像MySQL、Postgres 和 SQL Server等都是面向行存储的。对于同一张表，比如表结构有id，name，Hobby等十几个字段，面向行存储的DBMS会把同一行的数据放在同一个数据块中，而面向列存储的DBMs会把同一列的数据放在同一个数据块中。当我们对这两种数据库同时查询Hobby为swimming的id和name数据，面向行的DBMS查找到符合条件的每一行数据块后，会在数据块遍历每列中找出id，name字段，效率很低。而面向列的DBMS查找到符合条件的行后，可以直接将其的id，name列拿出来，这就是我们要的数据，面向列的存储会让效率大大提升！
2.再简单说下在线分析处理 (OLAP)场景所具备的关键属性：
- 绝大多数请求是读取访问。
- 数据以相当大的批次（> 1000 行）更新，而不是单行更新
- 对于读取，从数据库中提取了相当多的行，但只提取了部分列。
- 表是“宽的”，这意味着它们包含大量列
- 等等
在这种情况需求下，ClickHouse应运而生！
二、ClickHouse特性
clickhouse特性突出就是一个字：快！
有多快？
有一项对比实验，所有用于对比的数据库都使用了相同配置的服务器，在单个节点的情况下，对一张拥有133个字段的数据表分别在1000万、1亿和10亿三种数据体量下执行基准测试，基准测试的范围涵盖43项SQL查询。在1亿数据集体量的情况下，ClickHouse的平均响应速度是 Vertica 的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB 的27倍、Hive 的126倍、MySQL 的429倍以及 Greenplum 的10倍。详细的测试结果可以查阅https://clickhouse.yandex/benchmark.html。
它是神仙吗？为什么这么快？官方给出的解释如下：
1.面向列的存储：
源数据通常包含数百甚至数千列，而一条sql使用的可能只有其中几列。系统需要避免读取不必要的列，否则会浪费最昂贵的磁盘读取操作
2.索引
ClickHouse 将数据结构保存在内存中，不仅允许读取使用过的列，而且允许读取这些列的必要行范围。
3.数据压缩
将同一列的不同值存储在一起通常会导致更好的压缩率（与面向行的系统相比），因为在实际数据中，列的相邻行通常具有相同或不同的值。除了通用压缩之外，ClickHouse 还支持可以使数据更加紧凑的专用编解码器。
4.向量化查询执行
ClickHouse 不仅将数据存储在列中，还可以处理列中的数据。它可以提高 CPU 缓存利用率，并允许使用SIMD CPU 指令。
5.可扩展性
ClickHouse 可以利用所有可用的 CPU 内核和磁盘来执行单个查询。不仅在单个服务器上，而且还包括集群的所有 CPU 内核和磁盘。
6.自由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法。
7.由于最合适的压缩算法的选择，可以使数据有更高的压缩比，意味着同等大小的内存能够存放更多数据，从磁盘中读取相应数据耗时更短。
三、ClickHouse劣势
1.单表查询性能高，但是 Join 性能不高。
JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边，ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表
2.无法高效地更新单行/多行数据，原因：
ClickHouse的异步update机制。ClickHouse对update的执行是低效的，ClickHouse内核中的MergeTree存储一旦生成一个Data Part，这个Data Part就不可再更改了。所以从MergeTree存储内核层面，ClickHouse就不擅长做数据更新删除操作。
当用户执行一个如上的Update操作获得返回时，ClickHouse内核其实只做了两件事情：
（1）检查Update操作是否合法；
（2）保存Update命令到存储文件中，唤醒一个异步处理merge和mutation的工作线程；异步线程的工作流程极其复杂，总结其精髓描述如下：先查找到需要update的数据所在datapart，之后对整个datapart做扫描，更新需要变更的数据，然后再将数据重新落盘生成新的datapart，最后用新的datapart做替代并remove掉过期的datapart。
这就是ClickHouse对update指令的执行过程，可以看出，频繁的update指令对于ClickHouse来说将是灾难性的。
3.扩容/缩容后数据无法自动平衡，只能通过低效的数据重新导入的方式来进行人工平衡。
4.ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库
四、ClickHouse其他优势
clickhouse除了快的优势，还支持多种丰富的表引擎及内置函数。详细请见官网文档：https://clickhouse.tech/docs/zh/