数据仓库架构_clickhouse

数据仓库架构_ClickHouse

ClickHouse是一个分布式列式存储数据库，被广泛应用于OLAP场景中，可处理PB级别的数据，并且在性能和可扩展性方面有很大的优势。在本文中，我们将探讨ClickHouse的数据仓库架构，以及如何在实际业务应用中使用ClickHouse。

ClickHouse数据模型

ClickHouse是基于列储存的，也就是说其数据是按列存储的而不是按行。这对于OLAP场景而言是非常有利的，因为OLAP查询通常需要跨越大量的行进行聚合和分析。

ClickHouse支持各种数据类型，包括Integers、Floats、Strings、Dates、Arrays、Tuples等。它还支持常见的压缩算法，比如LZ4和ZSTD，可以有效地减少存储空间和网络传输带宽的使用。

ClickHouse数据仓库架构

ClickHouse的数据仓库架构分为以下层次：

1.存储引擎层：这一层包括数据的存储和查询引擎，以及与其他节点之间的数据传输和同步机制。

2.元数据层：这一层负责管理ClickHouse中的表和列等元数据信息。

3.查询层：这一层提供SQL查询接口，并且支持从外部系统导入和导出数据。

4.客户端层：这一层提供与ClickHouse交互的API和接口，比如JDBC、ODBC、HTTP和TCP/IP等。

下图展示ClickHouse数据仓库的整体架构：

ClickHouse的数据仓库架构是分布式的，这意味着可以通过添加更多的节点以获得更高的性能和可扩展性。ClickHouse的分片机制是基于表的，当表的大小超过一定的阈值时，就会自动创建新的分片，并将数据均匀分布在不同的分片之间。

ClickHouse的查询引擎支持并行