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很容易可以看出，OLAP场景与其他通常业务场景(例如,OLTP或K/V)有很大的不同， 因此想要使用OLTP或Key-Value数据库去高效的处理分析查询场景，并不是非常完美的适用方案。例如，使用OLAP数据库去处理分析请求通常要优于使用MongoDB或Redis去处理分析请求。

常见的列式数据库有：Vertica、Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、Sybase IQ、Exasol、Infobright、InfiniDB、MonetDB (VectorWise，Actian Vector)、LucidDB、SAP HANA、Google Dremel、Google PowerDrill、Druid、kdb+。不同的数据存储方式适用不同的业务场景，数据访问的场景包括：进行了何种查询、多久查询一次以及各类查询的比例；是要平衡还是要效率？

在ClickHouse中，和ORDER BY关键字在表的创建过程中扮演着重要的角色，它们共同决定了数据在物理存储上的排序方式，这对查询性能有着直接的影响。理解它们之间的关系对于设计高效的ClickHouse表结构至关重要。