ck香水怎么样_为什么ClickHouse开源列式数据库在互联网大厂得到大量应用？

ClickHouse是一个开源的专栏数据库，近年来备受关注。它主要用于数据分析领域(OLAP)开源于2016年，用C++开发凭借出色的表现，市场反应非常热烈。

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目前在国内社区很受欢迎，各大工厂纷纷效仿并大规模使用:

在今天的头条新闻中用于用户行为分析。内部有数千个ClickHouse节点，单个群集最多有1200个节点，总数据量为几十PB，原始数据增加了大约300TB。

腾讯使用ClickHouse进行游戏数据分析，并建立了完整的监控和操作系统。

携程于7月18日开始其访问试验。目前，该公司80%的业务都在点击屋运营。每天的数据增量超过十亿，有近一百万个查询请求。ClickHouse也在

个快速处理器中使用，总存储空间约为10PB，每天增加200TB，90%的查询小于3S。

在数据库引擎中排名，如下图中的曲线所示ClickHouse的开源时间很短，但发展很快。

为什么ClickHouse在大型互联网工厂广泛使用？让我们先来看看OLAP场景的特点

1。OLAP场景的特点

多读少写；

大宽度表，读取大量行，但读取少量行，结果集较小；

数据批量写入，数据不更新或更新较少；

不需要任何事务，并且要求低数据一致性。

需要灵活，不适合预建模。

2、ClickHouse存储层

ClickHouse根据OLAP场景的需要定制开发了一套新的高效列存储引擎，实现了有序数据存储、主键索引、稀疏索引、数据分片、数据分区、TTL、主从复制等丰富功能。综上所述，上述特性为ClickHouse极其快速的分析性能奠定了基础。

ClickHouse实现了大多数当前主流的数据分析技术，并具有明显的技术优势:

提供了极高的查询性能:开源开放基准显示比传统方法快100~1000倍。提供50MB~200MB/s的高吞吐量实时导入能力

以极低的成本存储海量数据:借助精心设计的列存储和高效的数据压缩算法，压缩率高达10倍，大大提高了单机数据存储和计算能力，大大降低了使用成本，是构建海量数据仓库的绝佳方案。

简单、灵活且功能强大:它提供了完美的SQL支持，并且使用非常简单。提供json、map、array等灵活的数据类型适配服务，以快速变化；同时，它支持近似计算和概率数据结构来处理海量数据。

3，ClickHouse计算层

ClickHouse在计算层做了非常详细的工作，尽最大努力消耗硬件容量并提高查询速度它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行、SIMD指令、代码生成等许多重要技术。

4。与其他开源技术相比，

是一套完整的解决方案，与开源社区中的其他几种分析技术相比，如Druid、Presto、Impala、Kylin、弹力搜索等。ClickHouse具有独立的存储和计算能力(不需要依赖额外的存储组件)，完全实现了高可用性，并支持完整的SQL语法，包括JOIN等。它具有明显的技术优势与hadoop系统相比，

更简单，更容易处理数据库形式的大数据，学习成本低，灵活性高。