clickhouse基础概念及集群部署

一. 简述： 

   ClickHouse 是一款高性能列式存储数据库，专为海量数据的实时分析场景设计。它以极致的查询速度、高效的存储利用率和强大的并行处理能力著称，广泛应用于日志分析、用户行为分析、业务监控等大数据分析领域。

  1. 核心特性：

    a). 列式存储：传统行式数据库（如 MySQL）按行存储数据，适合增删改查；ClickHouse 按列存储，同一列数据连续存放，可大幅减少 IO 量（仅读取查询所需列），且相同类型数据压缩率更高（通常比行式存储高 5-10 倍）。

   b).  高效的查询性能：基于向量执行引擎，单次处理一批数据（而非单条），减少函数调用开销；查询会被拆分为多个子任务，在多个 CPU 核心上并行执行；内置大量优化的数学、字符串等函数，支持复杂计算高效执行。

   c).  支持实时写入更新：提供 INSERT 语句支持高吞吐写入（每秒数十万条），数据写入后立即可见。

   d).  丰富的表引擎：表引擎决定数据存储方式、索引策略和查询特性，核心引擎包括： 

• MergeTree：常用引擎，支持分区、排序、TTL、副本和分片，适合海量历史数据存储。

• ReplacingMergeTree：在合并分区时自动去重，适合处理重复数据。

• SummingMergeTree：合并时自动聚合数据，适合预计算场景。

• Memory：内存表，查询极快但数据不持久，适合临时计算。

  2. 分布式架构支持： 

      原生支持集群部署，通过分片（数据拆分到不同节点）和副本（数据冗余备