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概述

最近更新时间：2023.01.06 19:57:48

首次发布时间：2023.01.06 19:57:48

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Clickhouse 是一个分布式实时分析型列式数据库产品，它能够亚秒级响应时间即可获得查询结果，可高效地进行实时数据分析。在用户行为分析、流量和监控、用户画像、实时BI报表等业务场景有广泛的应用。

1 Clickhouse 功能特点

功能特点说明
列式存储Clickhouse 无论在内存还是磁盘都是使用列存格式存储数据，相较于行式存储，列式存储在分析型查询上性能上更优。同时列式存储的数据压缩比更高，更加节省存储空间。
向量化执行Clickhouse 使用向量化执行模型，所有操作算子都按照向量化模式开发，能够使用 CPU 的 SIMD 指令集，从而更高效的使用 CPU。

多种表引擎

Clickhouse 拥有多种表引擎，支持多种的 MergeTree 表引擎，例如 ReplicatedMergeTree 支持多副本高可用的 MergeTree，AggregatingMergeTree 支持数据预聚合的 MergeTree，还有 ReplacingMergeTree 支持数据实时更新/实时去重的 MergeTree。
除了 MergeTree 系列表引擎，Clickhouse 还支持 MySQL/Hive/Kafka 等引擎。

物化视图

Clickhouse 支持实时物化视图功能，创建物化视图后，当底表数据有新的插入后，物化视图也能够进行实时数据更新。
该功能常用对明细表进行预聚合将数据写入到 AggregatingMergeTree，查询直接读取预聚合数据，加快查询性能。

多种接入方式

Clickhouse 支持多种接入方式, 通常我们使用 Clickhouse-Client 进行查询操作, 也可以通过 JDBC 进行远程连接。
Clickhouse 也支持图形化的客户端连接, 例如 Tableau 和 Superset。

多种索引Clickhouse 支持主键索引和二级索引，Clickhouse 的数据存储时，会按照主键排序，然后在主键上，创建 minmax 索引，因此 ClickHouse 可以在几十毫秒以内完成对数据特定值或范围的查找。 二级索引类型更加多样，支持 minmax/set/ngrambf_v1/tokenbf_v1/bloom_filter。

2 架构说明

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如上图所示, 该 ClickHouse 集群总共有 2*N 个 Clickhouse 节点，两两互为副本，共分为 N 个 Shard，N 个 Shard 的含义：表示数据会按照 Shard Key 的函数值分为 N 份，数据将相对均衡的分布在这 N 个 Shard 中。

在同一个 Shard 中，数据同时存储在 Replica0 和 Replica1 中，新插入的数据只写入到其中一个 Replica 中，Clickhouse 引擎会自动将数据同步到另外一个 Replica 中。

Clickhouse 支持数据冷热分层，热数据可以存放在 ECS 的本地云盘上，这类数据的查询性能更快，冷数据存储在远程的对象存储 TOS 中，这类数据的存储成本更低。

Clickhouse 支持 Client 和 JDBC 接入，您可以选择多节点模式接入，或者将这些节点绑定到 ELB 上，通过连接 ELB 访问。
更多信息可以参考Clickhouse官网。