clickhouse性能之巅（读书感悟）

最新推荐文章于 2025-05-27 07:36:45 发布

口渴的鱼儿

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44279339/article/details/136299305

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本文讨论了OLTP系统中的三范式（1NF,2NF,3NF）在避免冗余上的优势，以及其在统计分析时的性能挑战。同时介绍了OLAP数仓建模采用逆范式处理以支持快速分析，涉及ODS、DW数仓的概念，以及Hive、Hbase和Kylin等工具在数据服务中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.OLTP 三范式（1NF,2NF,3NF）优先：目的避免冗余。缺点：统计分析需要join(性能)

2.OLAP数仓建模本质时逆范式的操作。目的：宽表快速分析。

第零范式：特指表中存在map或者数组一类的

.OLAP数仓建模

ODS将业务数据复制（不影响业务数据）

DW数仓：对ODS进行清洗建模

ADS:应用数据服务层

数仓

Hive

Hbase

Kylin

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ClickHouse性能优化

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01-11

925

列式存储是一种数据库存储技术，它将数据按列而不是按行存储。这意味着每一列的数据都存储在一起，而不是每一行的数据存储在一起。这种存储方式对于联机分析处理(OLAP)非常有用，因为它可以避免读取不必要的列，从而避免昂贵的磁盘读取操作。此外，将同一列的不同值存储在一起通常会导致更好的压缩比率（与行式系统相比），因为在实际数据中，相邻行的同一列通常具有相同或不太多的不同值。在ClickHouse中，主键和索引的定义对查询性能有很大影响。你可以在创建表时使用语句来定义主键和索引。

ClickHouse 在海量数据下的应用实践.pdf

08-26

Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。

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各位，今年 ClickHouse 最王炸的功能来啦，没错，就是期待已久的 Projection (投影)功能。ClickHouse 现在的功能已经非常丰富强大了，但是社区用现实告诉我们，...

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