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## clickHouse 简介
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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
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常见的列式数据库有： Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、
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MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
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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；每种类型的查
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询(行、列和字节)读取多少数据；读取数据和更新之间的关系；使用的数据集大小以及如何使用本地的数据集；是否使用事务,以及它们
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是如何进行隔离的；数据的复制机制与数据的完整性要求；每种类型的查询要求的延迟与吞吐量等等。
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系统负载越高，依据使用场景进行定制化就越重要，并且定制将会变的越精细。没有一个系统能够同时适用所有不同的业务场景。如果
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系统适用于广泛的场景，在负载高的情况下，要兼顾所有的场景，那么将不得不做出选择。是要平衡还是要效率？
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OLAP场景的关键特征
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- 绝大多数是读请求
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- 数据以相当大的批次(> 1000行)更新，而不是单行更新;或者根本没有更新。
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- 已添加到数据库的数据不能修改。
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- 对于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。
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- 宽表，即每个表包含着大量的列
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- 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少)
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- 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
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- 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
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- 处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行)
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- 事务不是必须的
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- 对数据一致性要求低
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- 每个查询有一个大表。除了他以外，其他的都很小。
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- 查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合于单个服务器的RAM中
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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
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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。
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