一、ClickHouse 的优缺点
一、ClickHouse 的优点 ✅
1. 极致的查询性能
- 列式存储：只读取查询涉及的列，大幅减少 IO。
- 数据压缩：常见压缩率 5~10 倍，减少存储和带宽消耗。
- 向量化执行：按批次（block）处理数据，充分利用 CPU SIMD 指令。
- 并行查询：单机多核 + 集群分布式并行。
👉 结果：在 TB~PB 级数据量上，秒级甚至毫秒级返回复杂聚合查询。
2. 实时写入 + 即时可查
- 支持高并发写入（百万级/秒），数据写入后几乎立即可查询。
- 比 Hive、Presto 这类 批处理查询引擎 要快得多。
👉 适合 实时数据分析、监控、日志查询。
3. 分区、索引、分布式能力
- 主键索引 (Sparse Index)：按分区范围做稀疏索引，快速定位数据。
- 数据分区/分片 (Sharding & Partitioning)：支持海量数据水平扩展。
- 副本 (Replication)：保证高可用和容灾。
👉 可以支撑 大规模集群部署。
4. 丰富的数据引擎
- MergeTree 系列：主力 OLAP 存储。
- 外部数据源引擎：MySQL、Kafka、HDFS、S3、Postgres、MongoDB 等。
- Buffer、MaterializedView：支持实时 ETL。
👉 在 冷热数据分层、与大数据生态结合 方面很灵活。
5. 开源 + 活跃生态
- Apache 2.0 协议，社区活跃。
- 已在 Yandex、腾讯、美团、字节跳动等大规模落地。
- 生态中有 Kafka、Spark、Flink、Airflow 等连接器。
6. 运维成本相对较低
- 单机就能跑得很好，部署门槛低。
- 不依赖 Hadoop 生态（相比 Hive/Presto）。
- 对比 Druid、Kylin，运维复杂度更低。
二、ClickHouse 的缺点 ⚠️
1. 不适合事务场景
- 没有完整的 ACID 事务，仅支持有限的 原子性操作 (Atomic engine)。
- 不适合 OLTP（银行转账、电商订单等强一致性场景）。
👉 它是 OLAP 系统，定位是分析，而不是事务处理。
2. 写入删除机制有限
- 删除 (DELETE/UPDATE) 操作本质上是 标记删除，数据会在后台合并时真正清理。
- 写入是 批量块 (block)，小量频繁写入效率较差。
👉 适合 append-only 的场景（日志、监控），不适合频繁更新。
3. 学习曲线
- 引擎种类多（MergeTree 系列、Log、Buffer…），新手需要理解其差异。
- SQL 方言与标准 SQL 有些差别，比如
LIMIT BY、SAMPLE、FINAL等。
4. 资源消耗
-
极致性能是通过 CPU、内存换取的：
- 查询时常常消耗大量内存。
- 并发查询太多时可能出现 OOM。
-
高性能存储介质（SSD/NVMe）更适合 ClickHouse，否则性能会打折扣。
5. 生态相对不如传统数据库
- BI 工具支持在增强，但相比 MySQL/Postgres 还是稍弱。
- 机器学习、流处理生态，需要依赖 Spark/Flink 来补充。
6. 集群管理复杂性
-
虽然单机简单，但大规模集群下：
- 表分片、副本、分布式查询路由，需要良好设计。
- 运维经验不足时容易遇到 数据倾斜、分片不均衡 的问题。
三、总结表格
| 方面 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 性能 | 秒级/毫秒级查询，列存+压缩+向量化 | 高并发查询时内存占用大 |
| 写入 | 高吞吐实时写入 | 不适合频繁更新/删除，小批量写入低效 |
| 事务 | 支持原子表 | 缺乏完整 ACID，不能做 OLTP |
| 架构 | 分布式、分片、副本、高可用 | 集群管理复杂 |
| 生态 | 外部引擎丰富，社区活跃 | BI/ML 生态不如 MySQL/PG 丰富 |
| 运维 | 单机简单，依赖少 | 大规模集群需要专业经验 |
📌 一句话总结
ClickHouse = 高性能 OLAP 引擎，适合日志分析、指标监控、用户行为分析、大数据实时查询；
不适合 事务处理、频繁更新删除、强一致性场景。
二、存储引擎 (Table Engines)
1. 核心概念
在 ClickHouse 里，表引擎 (Table Engine) 决定了表的数据如何存储、分布、复制、合并以及如何被查询。
- 有些引擎是 存储型（比如
MergeTree），真的把数据落盘。 - 有些是 视图型（比如
View），不存储数据，只做查询映射。 - 有些是 外部数据源型（比如
MySQL、Kafka、HDFS），数据存在别处。
2. 主流存储引擎类别
(A) MergeTree 系列（最常用、最强大）
这是 ClickHouse 的核心存储引擎族，支持 索引、分区、TTL、压缩、并行查询 等特性。
常见子类：
MergeTree：基础版本。ReplacingMergeTree：支持用指定列替换重复数据。SummingMergeTree：自动对相同 key 的数据做聚合（求和）。AggregatingMergeTree：支持存储预聚合数据（配合AggregateFunction）。CollapsingMergeTree：支持“折叠”正负标记的数据（常用于 CDC、日志）。VersionedCollapsingMergeTree：带版本号的折叠，解决数据顺序问题。GraphiteMergeTree：专门为 Graphite 监控数据设计（支持 rollup）。
👉 特点：适合绝大多数 OLAP 场景，是 ClickHouse 的主力。
(B) 日志型引擎（简单轻量）
不做复杂的合并和索引，性能和功能有限，适合小表、临时表。
Log：简单的日志表。StripeLog：数据按列分 stripe 存储。TinyLog：最简单的存储形式，写入文件，几乎没有额外功能。
👉 常见于测试、小规模表。
© 内存型引擎
Memory：数据全在内存里，重启会丢失，适合临时计算。
(D) 外部数据源 / 文件系统引擎
File：读写本地文件（支持 CSV、TSV、Parquet、ORC 等）。HDFS：读写 HDFS 文件。S3：读写 AWS S3 或兼容的对象存储。URL：直接通过 HTTP/HTTPS 访问远程文件。MySQL：把 MySQL 表映射为 ClickHouse 表。PostgreSQL：访问 PostgreSQL 数据。ODBC/JDBC：通过 ODBC/JDBC 访问外部数据库。Kafka：从 Kafka 消费数据。RabbitMQ：从 RabbitMQ 读写数据。MongoDB：访问 MongoDB 数据。
👉 适合做 外部数据源接入、ETL、实时数据摄取。
(E) 分布式 / 集群引擎
Distributed：把表分布到多个 ClickHouse 节点，支持分布式查询。Dictionary：存储字典数据（常用于维表 join）。
(F) 特殊用途引擎
Null：丢弃所有写入，查询时返回空结果（类似/dev/null）。View：普通视图，不存储数据。MaterializedView：物化视图，存储查询结果。LiveView：实时视图，支持订阅数据变化。Join：专门存储用于 JOIN 的数据。Set：存储一个集合，用于IN查询。Buffer：数据先写入内存缓冲区，再异步落到目标表。Merge：将多个表合并为一个逻辑表。Dictionary：存储字典型数据（维表）。
3. 总结
ClickHouse 的引擎大致可以分为几类：
| 类别 | 代表引擎 | 主要用途 |
|---|---|---|
| 核心存储 | MergeTree 系列 | 高性能 OLAP，分区、索引、压缩 |
| 轻量存储 | Log、TinyLog、StripeLog | 小表、临时表 |
| 内存 | Memory | 临时计算 |
| 外部数据 | File、HDFS、S3、MySQL、Kafka | 数据交换、ETL、实时导入 |
| 分布式 | Distributed | 集群查询 |
| 特殊用途 | Null、View、MaterializedView、Join、Buffer | 特殊场景 |
 的兼容性问题)
