特性

描述

列式存儲

相較于行式存儲，列式存儲在查詢性能上更優。同時列式存儲的數據壓縮比更高，更加節省存儲空間。

MPP架構

每個節點只訪問本地內存和存儲，節點信息交互和節點本身是并行處理的。查詢性能好，易于擴展。

向量化引擎：為了高效的使用CPU，數據不僅僅按列存儲，同時還按向量（列的一部分）進行處理，這樣可以更加高效地使用CPU。

支持SQL

ClickHouse支持一種基于SQL的聲明式查詢語言，它在許多情況下與ANSI SQL標準相同。支持GROUP BY、ORDER BY、FROM、JOIN和IN查詢以及非相關子查詢。

實時的數據更新

ClickHouse支持在表中定義主鍵。為了使查詢能夠快速在主鍵中進行范圍查找，數據總是以增量的方式有序的存儲在MergeTree中。

近實時數據更新， Clickhouse支持近實時的數據插入、指標聚合以及索引創建。

支持索引

按照主鍵對數據進行排序，ClickHouse可以在幾十毫秒以內完成對數據特定值或范圍的查找。

場景

描述

用戶行為分析

行為分析系統的表可以制作成一張大的寬表，每個表包含大量的列，可以超過一千列。JOIN的形式相對少一點，可以實現路徑分析、漏斗分析和路徑轉化等功能。

流量和監控

可以將系統和應用監控指標通過流式計算引擎Flink或Spark streaming將監控數據清洗處理以后，實時寫入ClickHouse，然后結合Grafana進行可視化展示。

用戶畫像

可以將各種用戶特征進行數據加工，制作成包含全部用戶的一張或多張用戶特征表，提供靈活的用戶畫像分析、支撐廣告和圈人等業務需求。

實時BI報表

根據業務需求，可以實時制作一些及時產出的查詢靈活的BI報表，實現秒級查詢，絕大多數查詢能夠實時反饋。BI報表包括訂單分析、營銷效果分析和大促活動分析。