完整教程：简单介绍一下Clickhouse及其引擎

一、ClickHouse 的优缺点

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一、ClickHouse 的优点 ✅

1. 极致的查询性能

• 列式存储：只读取查询涉及的列，大幅减少 IO。
• 数据压缩：常见压缩率 5~10 倍，减少存储和带宽消耗。
• 向量化执行：按批次（block）处理资料，充分利用 CPU SIMD 指令。
• 并行查询：单机多核 + 集群分布式并行。

结果：在 TB~PB 级数据量上，秒级甚至毫秒级返回复杂聚合查询。

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2. 实时写入 + 即时可查

• 支持高并发写入（百万级/秒），数据写入后几乎立即可查询。
• 比 Hive、Presto 这类批处理查询引擎 要快得多。

适合 实时数据分析、监控、日志查询。

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3. 分区、索引、分布式能力

• 主键索引 (Sparse Index)：按分区范围做稀疏索引，快速定位数据。
• 数据分区/分片 (Sharding & Partitioning)：支持海量数据水平扩展。
• 副本 (Replication)：保证高可用和容灾。

许可支撑大规模集群部署。

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4. 丰富的信息引擎

• MergeTree 系列：主力 OLAP 存储。
• 外部数据源引擎：MySQL、Kafka、HDFS、S3、Postgres、MongoDB 等。
• Buffer、MaterializedView：拥护实时 ETL。

在 冷热数据分层、与大数据生态结合方面很灵活。

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5. 开源 + 活跃生态

• Apache 2.0 协议，社区活跃。
• 已在 Yandex、腾讯、美团、字节跳动等大规模落地。
• 生态中有 Kafka、Spark、Flink、Airflow 等连接器。

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6. 运维成本相对较低

• 单机就能跑得很好，部署门槛低。
• 不依赖 Hadoop 生态（相比 Hive/Presto）。
• 对比 Druid、Kylin，运维复杂度更低。

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二、ClickHouse 的缺点 ⚠️

1. 不适合事务场景

• 没有完整的 ACID 事务，仅支持有限的原子性处理 (Atomic engine)。
• 不适合 OLTP（银行转账、电商订单等强一致性场景）。

它是 OLAP 系统，定位是分析，而不是事务处理。

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2. 写入删除机制有限

• 删除 (DELETE/UPDATE)操作本质上是标记删除，素材会在后台合并时真正清理。
• 写入是 批量块 (block)，小量频繁写入效率较差。

适合 append-only 的场景（日志、监控），不适合频繁更新。

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3. 学习曲线

• 引擎种类多（MergeTree 系列、Log、Buffer…），新手需理解其差异。
• SQL 方言与标准 SQL 有些差别，比如 LIMIT BY、SAMPLE、FINAL 等。

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4. 资源消耗

• 凭借就是极致性能CPU、内存换取的：

  • 查询时常常消耗大量内存。
  • 并发查询太多时可能出现 OOM。

• 高性能存储介质（SSD/NVMe）更适合 ClickHouse，否则性能会打折扣。

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5. 生态相对不如传统数据库

• 稍弱。就是BI 工具拥护在增强，但相比 MySQL/Postgres 还
• 机器学习、流处理生态，需要依赖 Spark/Flink 来补充。

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6. 集群管理复杂性

• 虽然单机方便，但大规模集群下：

  • 表分片、副本、分布式查询路由，必须良好设计。
  • 运维经验不足时容易遇到资料倾斜、分片不均衡 的问题。

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三、总结表格

方面	优点	缺点
性能	秒级/毫秒级查询，列存+压缩+向量化	高并发查询时内存占用大
写入	高吞吐实时写入	不适合频繁更新/删除，小批量写入低效
事务	支持原子表	缺乏完整 ACID，不能做 OLTP
架构	分布式、分片、副本、高可用	集群管理复杂
生态	外部引擎丰富，社区活跃	BI/ML 生态不如 MySQL/PG 丰富
运维	单机简便，依赖少	大规模集群需要专业经验

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一句话总结

ClickHouse =高性能 OLAP 引擎，适合日志分析、指标监控、用户行为分析、大数据实时查询；
不适合 事务处理、频繁更新删除、强一致性场景。

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二、存储引擎 (Table Engines)

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1. 核心概念

在 ClickHouse 里，表引擎 (Table Engine)决定了表的数据如何存储、分布、复制、合并以及如何被查询。

• 有些引擎是 存储型（比如 MergeTree），真的把数据落盘。
• 有些是 视图型（比如 View），不存储数据，只做查询映射。
• 有些是 外部数据源型（比如 MySQL、Kafka、HDFS），数据存在别处。

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2. 主流存储引擎类别

(A) MergeTree 系列（最常用、最强大）

ClickHouse 的核心存储引擎族，支持就是这索引、分区、TTL、压缩、并行查询 等特性。
常见子类：

• MergeTree：基础版本。
• ReplacingMergeTree：支持用指定列替换重复数据。
• SummingMergeTree：自动对相同 key 的数据做聚合（求和）。
• AggregatingMergeTree：支持存储预聚合数据（配合 AggregateFunction）。
• CollapsingMergeTree：支持“折叠”正负标记的数据（常用于 CDC、日志）。
• VersionedCollapsingMergeTree：带版本号的折叠，解决素材顺序问题。
• GraphiteMergeTree：专门为 Graphite 监控数据设计（支持 rollup）。

特点：适合绝大多数 OLAP 场景，是 ClickHouse 的主力。

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(B) 日志型引擎（简便轻量）

不做复杂的合并和索引，性能和功能有限，适合小表、临时表。

• Log：简单的日志表。
• StripeLog：数据按列分 stripe 存储。
• TinyLog：最方便的存储形式，写入文件，几乎没有额外功能。

常见于测试、小规模表。

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© 内存型引擎

• Memory：数据全在内存里，重启会丢失，适合临时计算。

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(D) 外部数据源 / 文件系统引擎

• File：读写本地文件（支持 CSV、TSV、Parquet、ORC 等）。
• HDFS：读写 HDFS 文档。
• S3：读写 AWS S3 或兼容的对象存储。
• URL：直接通过 HTTP/HTTPS 访问远程材料。
• MySQL：把 MySQL 表映射为 ClickHouse 表。
• PostgreSQL：访问 PostgreSQL 数据。
• ODBC / JDBC：通过 ODBC/JDBC 访问外部数据库。
• Kafka：从 Kafka 消费内容。
• RabbitMQ：从 RabbitMQ 读写数据。
• MongoDB：访问 MongoDB 数据。

适合做 外部数据源接入、ETL、实时内容摄取。

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(E) 分布式 / 集群引擎

• Distributed：把表分布到多个 ClickHouse 节点，承受分布式查询。
• Dictionary：存储字典信息（常用于维表 join）。

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(F) 特殊用途引擎

• Null：丢弃所有写入，查询时返回空结果（类似 /dev/null）。
• View：普通视图，不存储数据。
• MaterializedView：物化视图，存储查询结果。
• LiveView：实时视图，支持订阅数据变化。
• Join：专门存储用于 JOIN 的数据。
• Set：存储一个集合，用于 IN 查询。
• Buffer：数据先写入内存缓冲区，再异步落到目标表。
• Merge：将多个表合并为一个逻辑表。
• Dictionary：存储字典型数据（维表）。

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3. 总结

ClickHouse 的引擎大致可以分为几类：

类别	代表引擎	主要用途
核心存储	MergeTree 系列	高性能 OLAP，分区、索引、压缩
轻量存储	Log、TinyLog、StripeLog	小表、临时表
内存	Memory	临时计算
外部数据	File、HDFS、S3、MySQL、Kafka	数据交换、ETL、实时导入
分布式	Distributed	集群查询
特殊用途	Null、View、MaterializedView、Join、Buffer	特殊场景