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一、安装环境本次安装使用clikchouse用户来安装，安装环境为CetOS7。其余linux也可适用（略有变动）Clickhouse的环境需求官网也有介绍：即，CH只支持Linux，且必须支持4.2 SSE指令。若是在其他环境中想要搭建CH，可以使用docker或者使用线上云服务。System requirements for pre-built packages: Linux, x86_64 with SSE 4.2.检测系统是否支持SSE4.2grep -q sse4_2 /proc/c

一、数据类型Clickhouse数据类型可以划分为三种，分别是基础类型、复合类型和特殊类型。1. 基础类型1.1 数值类型1）Int有着无符号整数和有符号整数两种。名称大小（字节）范围普遍观念Int81-128 到 127TinyintInt162-32768 到 32767SmallintInt324-2147483648 到 2147483647IntInt648-9223372036854775808 到 9223372036

Clikchouse底层支持HTTP和TCP两种协议。其中HTTP的端口为8123，它拥有更好的兼容性。TCP协议则拥有更好的性能，默认端口为9000。一般都是通过CLI和JDBC这两些封装接口去访问，因为它们更加简单和方便。

一说到Clickhouse，大家都知道它非常快，那么CH为什么这么快，是因为使用了向量化、列式数据库还是其它。下面我们一起来探索它的奥秘。（《ClickHouse原理解析与应用实践》总结）1、硬件方面Clickhouse会在内存中进行Group By，并使用HashTable装载数据。与此同时，CH对于CPU L3级别的缓存也特别在意，因为一次L3级别缓存的失效都会带来70～100ns，积少成多。一个32G，则可能会浪费5亿次/秒的运算。也正是因为如此，CH能在基准查询中做到1.75亿次/秒的.

最近在读《ClickHouse原理解析与应用》，把一些重点的东西整理出来分享。1、Column和FieldClickhouse中最基础的单位是Column和Field。 在Clickhouse中Column对象分为接口和实现两个部分，IColumn接口对象中，定义了对数据操作的各种关系运算的方法。 Field对象代表一个单值。 2、DateTypeDateType负责数据的序列化和反序列化工作。但是DateType不直接负责数据的读取，而是由Column或Fi...

一、安装环境Clickhouse的环境需求官网也有介绍：即，CH只支持Linux，且必须支持4.2 SSE指令。若是在其他环境中想要搭建CH，可以使用docker或者使用线上云服务。System requirements for pre-built packages: Linux, x86_64 with SSE 4.2.检测系统是否支持SSE4.2grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" ||

一、概述ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它是由俄罗斯公司Yandex于2016年6月15日开源的一个项目，简称为CH。其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。​二、适应场景 数据批量导入（数据底层会异步做数据同步，少量多次的插入会比较耗资源） 少修改或者不修改当前数据（ch修改数据会重写整个partition，较为耗资源） 高时效、低频率查询（由于ch执行的时候会调用一半的CPU，追求极致的时效） ...

一、数据导入性能测试 文件名称 文件大小 数据量大小 导入花费时间 表空间大小 customer.tbl 317M 300W 27s 114M lineorder.tbl 66G 6亿 1h25m16s 16.7G part.tbl 135M