1. Clickhouse的简介
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
2. Clickhouse的列式存储
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：
| Row | WatchID | JavaEnable | Title | GoodEvent | EventTime |
|---|---|---|---|---|---|
| #0 | 89354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016/5/18 5:19 |
| #1 | 90329509958 | 0 | Contact us | 1 | 2016/5/18 8:10 |
| #2 | 89953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016/5/18 7:38 |
| #N | … | … | … | … | … |
处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有： MySQL、Postgres、oracle和MS SQL Server。
在列式数据库系统中，数据按如下的顺序存储：
| Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
|---|---|---|---|---|
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
该示例中只展示了数据在列式数据库中数据的排列顺序。对于存储而言，列式数据库总是将同一列的数据存储在一起，不同列的数据也总是分开存储。
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+。
不同的存储方式适合不同的场景，这里的查询场景包括： 进行了哪些查询，多久查询一次以及各类查询的比例； 每种查询读取多少数据————行、列和字节；读取数据和写入数据之间的关系；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。
系统负载越高，根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。没有一个系统同样适用于明显不同的场景。如果系统适用于广泛的场景，在负载高的情况下，所有的场景可以会被公平但低效处理，或者高效处理一小部分场景。
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的SQL引擎和向量化
支持SQL
ClickHouse支持基于SQL的声明式查询语言，该语言大部分情况下是与SQL标准兼容的。 支持的查询包括 GROUP BY，ORDER BY，IN，JOIN以及非相关子查询。 不支持窗口函数和相关子查询。
向量引擎
为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理，这样可以更加高效地使用CPU。
4. Clickhouse的吞吐能力
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。
官方公开 benchmark 测试显示能够达到 50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行100Byte 估算，大约相当于 50W-200W 条/s 的写入速度。
5. 数据分区和线程级并行
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。
所以，ClickHouse即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多cpu，就不利于同时并发多条查询。所以对于高 qps 的查询业务，ClickHouse 并不是强项。
6. 性能数据
- 数据压缩
数据压缩方面，Sparkql、Impala、Presto均采用的是hive元数据，hive数据100G上传之后显示为96.3G(.dat数据格式)，压缩比0.963；hawq压缩后数据大小为68.2G(.dat格式)，压缩比：0.682；clickhouse采用自己默认格式42G；greenplum未使用压缩，数据存储大小为98G。 - 性能测试
多表关联查询
单表查询性能
ClickHouse 作为目前所有开源MPP计算框架中计算速度最快的，它在做多列的表，同时行数很多的表的查询时，性能是很让人兴奋的，但是在做多表的join时，它的性能是不如单宽表查询的。性能测试结果表明ClickHouse在单表查询方面表现出很大的性能优势，但是在多表查询中性能却比较差，不如presto和impala、hawq的效果好。
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