ClickHouse的由來
ClickHouse是什麼資料庫？ClickHouse速度有多快？應用場景是怎麼樣的？ClickHouse是關係型資料庫嗎？ClickHouse目前是很火爆的一款面向OLAP的資料，可以提供秒級的大資料查詢。
Google於2003～2006年相繼發表了三篇論文“Google File System”“Google MapReduce”和“Google Bigtable”，將大資料的處理技術帶進了大眾視野。2006年開源專案Hadoop的出現，標誌著大資料技術普及的開始，大資料技術真正開始走向普羅大眾。長期以來受限於資料庫處理能力的大資料技術，開始了波瀾壯闊的技術革新浪潮席捲而來。Hadoop最初指代的是分散式檔案系統HDFS和MapReduce計算框架，但是它一路高歌猛進，在此基礎之上像搭積木一般快速發展成為一個龐大的生態，包括Yarn、Hive、HBase、Spark等數十種之多元件相繼開源。Hadoop全家桶很快成為了主流。傳統關係型資料庫所構建的資料倉儲，被以Hive為代表的大資料技術所取代，資料查詢分析的查詢計算引擎Spark、Impala、Kylin等都出來了。Hadoop成為大資料的代名詞。
Hadoop雖然帶來了諸多便利性，隨著時代的發展，但是也帶來了一些新的問題。
- Hadoop生態化的兩面性：臃腫和複雜。Hadoop生態下的每種元件都自成一體、相互獨立，強強組合的技術元件有些時候顯得過於笨重了。
- 隨著現代化終端系統對實效性的要求越來越高，Hadoop在海量資料和高時效性的雙重壓力下，速度有點更不上了。
當然這是hadoop生態的確定，但是目前最普及的方案還是hadoop莫屬，但是hadoop生態在大資料量的查詢和元件的笨重確實存在，在日常的資料開發中，資料分析，BI等都需要查詢資料，目前的hadoop查詢引擎提供的查詢速度，相對於ClickHouse，會慢很多。
所以，這款非Hadoop生態、簡單、自成一體的技術元件ClickHouse橫空出世。
ClickHouse背後的研發團隊是一家俄羅斯本土的網際網路企業Yandex公司，2011年在納斯達克上市，它是現今世界上最大的俄語搜尋引擎,佔據了本國47%以上的搜尋市場,Google是它的直接競爭對手。 ClickHouse的前身是一款線上流量分析的產品Yandex.Metrica，類似Google Analytics，隨著Yandex.Metrica業務的發展，其底層架構歷經四個階段，最終形成了大家現在所看到的ClickHouse。
ClickHouse的定義及其優缺點
ClickHouse是一款高效能、MPP架構、列式儲存、具有完備DBMS功能的OLAP資料庫。
ClickHouse可以在儲存資料超過20萬億行的情況下，做到了90%的查詢能夠在1秒內返回。它基本能夠滿足各種資料分析類的場景，並且隨著資料體量的增大，它與Spark、Impala、Kylin對比，優勢也會變得越為明顯。
ClickHouse適用於商業智慧領域（BI），也能夠被廣泛應用於廣告流量、Web、App流量、電信、金融、電子商務、資訊保安、網路遊戲、物聯網等眾多其他領域。應該說它適合的場景，就是OLAP。
ClickHouse不是萬能的。它對於OLTP事務性操作的場景支援有限，它有以下幾點不足。
- 不支援事務。
- 不擅長根據主鍵按行粒度進行查詢（雖然支援），故不應該把ClickHouse當作Key-Value資料庫使用。
- 不擅長按行刪除資料（雖然支援）。
這些弱點並不能視為ClickHouse的缺點，事實上其他同類高效能的OLAP資料庫同樣也不擅長上述的這些方面。因為對於一款OLAP資料庫而言，上述這些能力並不是重點，只能說這是為了極致查詢效能所做的權衡。
ClickHouse為何這麼快的原因
前面我們說了ClickHouse以在儲存資料超過20萬億行的情況下，在1秒內返回查詢，那它是怎麼做到的？主要有下面的原因。
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列式儲存與資料壓縮
列式儲存和資料壓縮，對於一款高效能資料庫來說是必不可少的。如果你想讓查詢變得更快，那麼最簡單且有效的方法是減少資料掃描範圍和資料傳輸時的大小，列式儲存和資料壓縮就可以做到這兩點。 -
向量化執行
能升級硬體解決的問題，千萬別優化程式。能用錢解決的問題，那都不是問題。
向量化執行，可以簡單地看作一項消除程式中迴圈的優化，是基於底層硬體實現的優化。這裡用一個形象的例子比喻。小胡經營了一家果汁店，雖然店裡的鮮榨蘋果汁深受大家喜愛，但客戶總是抱怨製作果汁的速度太慢。小胡的店裡只有一臺榨汁機，每次他都會從籃子裡拿出一個蘋果，放到榨汁機內等待出汁。如果有8個客戶，每個客戶都點了一杯蘋果汁，那麼小胡需要重複迴圈8次上述的榨汁流程，才能榨出8杯蘋果汁。如果製作一杯果汁需要5分鐘，那麼全部製作完畢則需要40分鐘。為了提升果汁的製作速度，小胡想出了一個辦法。他將榨汁機的數量從1臺增加到了8臺，這麼一來，他就可以從籃子裡一次性拿出8個蘋果，分別放入8臺榨汁機同時榨汁。此時，小胡只需要5分鐘就能夠製作出8杯蘋果汁。為了製作n杯果汁，非向量化執行的方式是用1臺榨汁機重複迴圈制作n次，而向量化執行的方式是用n臺榨汁機只執行1次。
上圖中，右側為vectorization(向量化計算)，左側為經典的標量計算。將多次for迴圈計算變成一次計算完全仰仗於CPU的SIMD指令集，SIMD指令可以在一條cpu指令上處理2、4、8或者更多份的資料。在Intel處理器上，這個稱之為SSE以及後來的AVX；在ARM處理器上，這個稱之為NEON。
因此簡單來說，向量化計算就是將一個loop——處理一個array的時候每次處理1個資料共處理N次，轉化為vectorization——處理一個array的時候每次同時處理8個資料共處理N/4次，假如cpu指令上可以處理更多份的資料，設為M，那就是N/M次。
為了實現向量化執行，需要利用CPU的SIMD指令。SIMD的全稱是Single Instruction Multiple Data，即用單條指令操作多條資料。現代計算機系統概念中，它是通過資料並行以提高效能的一種實現方式，它的原理是在CPU暫存器層面實現資料的並行操作。ClickHouse目前利用SSE4.2指令集實現向量化執行。
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多樣化的表引擎
與MySQL類似，ClickHouse也將儲存部分進行了抽象，把儲存引擎作為一層獨立的介面。目前ClickHouse共擁有合併樹、記憶體、檔案、介面和其他6大類20多種表引擎。每一種表引擎都有著各自的特點，使用者可以根據實際業務場景的要求，選擇合適的表引擎使用。 -
多執行緒與分散式
多執行緒處理就是通過執行緒級並行的方式實現了效能的提升，ClickHouse將資料劃分為多個partition，每個partition再進一步劃分為多個index granularity，然後通過多個CPU核心分別處理其中的一部分來實現並行資料處理。這種設計下，可以使得ClickHouse單條Query就能利用整機所有CPU，極致的並行處理能力，極大的降低了查詢延時。
而分散式資料屬於基於分而治之的基本思想，實現的優化，如果一臺伺服器效能吃緊，那麼就利用多臺服務的資源協同處理。這個前提是需要在資料層面實現資料的分散式，因為計算移動比資料移動更加划算，在各伺服器之間，通過網路傳輸資料的成本是高昂的，所以預先將資料分佈到各臺伺服器，將資料的計算查詢直接下推到資料所在的伺服器。
ClickHouse相關資料分享
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