ClickHouse笔记，入门到精通 (建议收藏)

目录

• ClickHouse笔记
  • 第 1 章 ClickHouse 入门
    • 列式储存的好处：
  • 第 2 章 ClickHouse 的安装
  • 第 3 章 数据类型
    • 整型
    • 浮点型
    • 布尔型
    • Decimal 型
    • 字符串
    • 枚举类型
    • 时间类型
    • 数组
  • 第 4 章 表引擎
    • 表引擎的使用
    • TinyLog
    • Memory
    • MergeTree
      • partition by 分区(可选)
      • primary key 主键(可选)
      • 二级索引
      • 数据 TTL
      • ReplacingMergeTree
      • SummingMergeTree
  • 第 5 章 SQL 操作
  • 第 6 章 副本
  • 第 7 章 分片集群

尚硅谷clickhouse学习笔记

第 1 章 ClickHouse 入门

​ 官方文档

1. ClickHouse 是开源的列式存储数据库，使用C++编写，主要用于在线分析处理查询(OLAP),使用SQL查询实时生成分析析数据报 告。

2. 列式储存的好处：

   ➢ 对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。

   ➢ 由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列 选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重。

   ➢ 由于数据压缩比更好，一方面节省了磁盘空间，另一方面对于 cache 也有了更大的 发挥空间。

3. ClickHouse 和 MySQL 类似，把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可以设定不同 的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类 20 多种引擎。

4. ClickHouse 采用类 LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台 Compaction。通过类 LSM tree 的结构，ClickHouse 在数据导入时全部是顺序 append 写，写入后数据段不可更改，在后台 compaction 时也是多个段 merge sort 后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞 吐能力，即便在 HDD 上也有着优异的写入性能。

5. ClickHouse 将数据划分为多个 partition，每个 partition 再进一步划分为多个 index granularity(索引粒度)，然后通过多个 CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。 在这种设计下，单条 Query 就能利用整机所有 CPU。极致的并行处理能力，极大的降低了查 询延时。以对于高 qps 的查询业务， ClickHouse 并不是强项。

6. ClickHouse不适合关联查询，性能较差。

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第 2 章 ClickHouse 的安装

1. 关闭防火墙