一. 简述：
ClickHouse 是一款高性能列式存储数据库，专为海量数据的实时分析场景设计。它以极致的查询速度、高效的存储利用率和强大的并行处理能力著称，广泛应用于日志分析、用户行为分析、业务监控等大数据分析领域。
1. 核心特性：
a). 列式存储：传统行式数据库（如 MySQL）按行存储数据，适合增删改查；ClickHouse 按列存储，同一列数据连续存放，可大幅减少 IO 量（仅读取查询所需列），且相同类型数据压缩率更高（通常比行式存储高 5-10 倍）。
b). 高效的查询性能：基于向量执行引擎，单次处理一批数据（而非单条），减少函数调用开销；查询会被拆分为多个子任务，在多个 CPU 核心上并行执行；内置大量优化的数学、字符串等函数，支持复杂计算高效执行。
c). 支持实时写入更新：提供 INSERT 语句支持高吞吐写入（每秒数十万条），数据写入后立即可见。
d). 丰富的表引擎：表引擎决定数据存储方式、索引策略和查询特性，核心引擎包括：
MergeTree：常用引擎，支持分区、排序、TTL、副本和分片，适合海量历史数据存储。ReplacingMergeTree：在合并分区时自动去重，适合处理重复数据。SummingMergeTree：合并时自动聚合数据，适合预计算场景。Memory：内存表，查询极快但数据不持久，适合临时计算。
2. 分布式架构支持：
原生支持集群部署，通过分片（数据拆分到不同节点）和副本（数据冗余备份）实现高可用和水平扩展，用户无需关心底层存储分布。
3. 使用场景：
a). 日志与指标分析：如服务器日志、应用程序埋点数据的实时查询。
b). 用户行为分析：分析用户在网站 / App 上的点击、浏览等行为，生成漏斗图、留存率等报表。
c). 业务监控与仪表盘：实时监控订单量、支付成功率等关键指标，支持毫秒级响应的仪表盘展示。
d). 时序数据存储：存储物联网设备的传感器数据（如温度、湿度），支持按时间范围快速查询。
三. 服务部署：
1. 检查当前CPU是否支持SSE 4.2：
#grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"
SSE 4.2 supported2. 安装部署：
#yum install yum-utils
#rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
#yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
#yum install clickhouse-server clickhouse-client(当无法联网时，可通过https://repo.yandex.ru/clickhouse/rpm/stable/x86_64/下载，只需要clickhouse-client，clickhouse-server，clickhouse-common-static三个包)
3. 配置clickhouse：/etc/clickhouse-server/config.xml
#vim /etc/clickhouse-server/config.xml
<!-- 监听地址，默认只允许本地访问，改为0.0.0.0允许外部访问 -->
<listen_host>0.0.0.0</listen_host><!-- 数据存储路径（默认在/var/lib/clickhouse/） -->
<path>/var/lib/clickhouse/</path><!-- 日志路径 -->
<log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>#设置密码
1. 生成加密密码：
echo -n "your_password" | sha256sum | awk '{print $1}'2. 编辑配置
#vim /etc/clickhouse-server/users.xml
<users><default><!-- 明文密码（测试环境） --><password>your_password</password><!-- 或加密密码（生产环境，通过clickhouse-client生成） --><!-- <password_sha256_hex>哈希值</password_sha256_hex> --><networks><ip>::/0</ip> <!-- 允许所有IP访问 --></networks></default>
</users>4. 启动服务：
# 启动服务
sudo systemctl start clickhouse-server
5. 功能验证：
# 本地连接（默认无密码）
clickhouse-client-- 创建测试数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;-- 创建表
CREATE TABLE test.logs (timestamp DateTime,level String,message String) ENGINE = MergeTree() ORDER BY timestamp;-- 插入数据
INSERT INTO test.logs VALUES (now(), 'INFO', 'ClickHouse installed successfully');-- 查询数据
SELECT * FROM test.logs;三. 关于集群部署
clickhouse 在21.12版本之前，需要依赖zookeeper进行节点协调等任务， 从21.12起，引入了clickhouse-keeper，用来替代zookeeper。 部署多个节点后，配置集群元数据：
#vim /etc/clickhouse-server/config.xml<remote_servers><my_cluster> <!-- mycluster --><shard> <!-- 分片1 --><replica><host>node1</host><port>9000</port></replica></shard><shard> <!-- 分片2 --><replica><host>node2</host><port>9000</port></replica></shard><shard> <!-- 分片2 --><replica><host>node2</host><port>9000</port></replica></shard></my_cluster>
</remote_servers>#重启所有节点，通过 SELECT * FROM system.clusters 验证集群状态。-------------------------------------------------------------------------------------
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、生成(Generate)和构建(Build))
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