clickhouse 特性

真正的列式数据库管理系

真正的列式数据库管理系统中，除了数据本身外不应该存在其他额外的数据。

意味着为了避免在值旁边存储它们的长度«number»，你必须支持固定长度数值类型。

ClickHouse不单单是一个数据库， 它是一个数据库管理系统。因为它允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询，而无需重新配置或重启服务。

数据压缩

想达到比较优异的性能，数据压缩确实起到了至关重要的作用。

除了在磁盘空间和CPU消耗之间进行不同权衡的高效通用压缩编解码器之外，ClickHouse还提供针对特定类型数据的专用编解码器，这使得ClickHouse能够与更小的数据库(如时间序列数据库)竞争并超越它们。

数据的磁盘存储

ClickHouse被设计用于工作在传统磁盘上的系统，它提供每GB更低的存储成本，但如果可以使用SSD和内存，它也会合理的利用这些资源。

多核心并行处理

多服务器分布式处理

在ClickHouse中，数据可以保存在不同的shard上，每一个shard都由一组用于容错的replica组成，查询可以并行地在所有shard上进行处理。

支持SQL

ClickHouse支持一种基于SQL的声明式查询语言，它在许多情况下与ANSI SQL标准相同。

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。

实时的数据更新

ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。

索引

按照主键对数据进行排序，这将帮助ClickHouse在几十毫秒以内完成对数据特定值或范围的查找。

支持近似计算

ClickHouse提供各种各样在允许牺牲数据精度的情况下对查询进行加速的方法：

1. 用于近似计算的各类聚合函数，如：distinct values, medians, quantiles
2. 基于数据的部分样本进行近似查询。这时，仅会从磁盘检索少部分比例的数据。
3. 不使用全部的聚合条件，通过随机选择有限个数据聚合条件进行聚合。这在数据聚合条件满足某些分布条件下，在提供相当准确的聚合结果的同时降低了计算资源的使用。

Adaptive Join Algorithm

ClickHouse支持自定义JOIN多个表，它更倾向于散列连接算法，如果有多个大表，则使用合并-连接算法

支持数据复制和数据完整性

ClickHouse使用异步的多主复制技术。当数据被写入任何一个可用副本后，系统会在后台将数据分发给其他副本，以保证系统在不同副本上保持相同的数据。在大多数情况下ClickHouse能在故障后自动恢复，在一些少数的复杂情况下需要手动恢复。

角色的访问控制

限制

1. 没有完整的事务支持。
2. 缺少高频率，低延迟的修改或删除已存在数据的能力。仅能用于批量删除或修改数据，但这符合 GDPR。
3. 稀疏索引使得ClickHouse不适合通过其键检索单行的点查询。