在上一篇文章“数据库和数据仓库之间的差异和连接”中，我们在“ Clickhouse列”中介绍了什么数据库，什么是数据仓库以及两者之间的差异。仓库”，因此，了解上一篇文章的内容，实际上，您可以知道哪些应用程序方案适合易橡胶，以及哪种应用程序方案不适合。在本节中，我们将继续介绍一些Clickhouse的非常有意义的功能可帮助每个人了解更深层次的CK的应用程序方案，以及为什么被称为“性能怪物”。
Clickhouse的性能很坚固，其列存储设计是非常重要的原因之一。请给您举个例子。如果我们现在有一个学生信息表学生
1 Xiaohong 7 2 xiaoming 8 3露西7如果此表使用“线数据”存储，则其在磁盘上的结构如下：如果此表使用列数据存储，则其在磁盘上的结构是结构：以下是：
与上面的两张图片相比，我们可以看到使用“列存储”的优势。
目前，开源世界中的大多数专栏文章存储数据库不支持SQL。即使许多声称支持SQL，实际上，SQL也是伪-SQL，并且支持功能受到限制。
但是，在作者的实验之后，Clikhouse对标准SQL的支持已经与传统的关系数据库相提并论。尽管数据仓库点击房屋，但我建议您使用宽表进行数据存储，但这并不意味着CK没有多个相关的查询性。
您可以访问：https：//clickhouse.com/benchmark/dbms/，获得各种数据统计SQL的各种数据统计SQL的性能比较。
克里克豪斯（Clikhouse）不仅支持站立模式，还支持分布式零件数据存储群集模式。数据存储在碎片形式的多个服务器节点上。因此，CK可以使用群集服务器的比例计算能力快速响应数据统计结果。CK数据分布式存储机制使Clickhouse具有水平扩展和大量数据分析和处理的能力。
数据碎片包括多种方式，例如：数据随机写入不同的服务器片段存储，数据发送到指定的服务器碎片存储，并根据哈希值使用数据。当然，我们可以自定义数据点。胶片的方式。分布的数据存储分散的数据分散到群集中的每个服务器（以shard（shard）的形式）。为了确保数据的安全性，每件作品都有多个复制品。该副本也已分发。存储，因此，即使某些服务器关闭，也可以使用CK群集。
与传统的RMDB数据库不同，ClickHouse在构建表时通过关键字来支持分类字段。在此方式中，当数据在表格中，实际上先执行排序操作，以及对排序进行排序后的数据字段以有序的方式存储。当您遵循数据查询，过滤和统计数据时，您可以在连续数据块中有效并快速获取数据以提高查询统计的性能。此顺序存储的特征仍然具有非常宽的应用程序方案。例如，根据交易日的时间对股票的K线图进行排序。预设分类字段和顺序存储有效提高了统计性能。
在数据统计分析数据库中，我们通常需要数据TTL功能，也就是说，在某些数据达到某个存储周期之后自动删除。CK提供了减少系统操作和维护人员的难度的能力。
CK支持以下粒径TTL
在连续发布“ Clickhouse专栏”中，如果您有帮助，请提供帮助，分享和喜欢。您的支持是我无尽的创造动力。
原始：https：//juejin.cn/post/7106262516396720164