從本篇文章開始，筆者打算寫一個系列的《clickhouse專欄》，其全稱是Click Stream,Data WareHouse，簡稱ClickHouse。從其全稱中的“Data WareHouse”，我們可以看出clickhouse的定位是資料倉儲。那麼“資料倉儲”和“資料庫”有什麼區別呢？理解這點這很重要，理解了二者的區別，你就可以正確的將clickhouse用到其合適的應用場景。
一、OLTP與OLAP
在理解"資料倉儲"與“資料庫”的區別之前，我們需要先說明兩個術語，即：OLTP與OLAP。
- OLTP（on-line transaction processing）聯機事務處理：通常指的是面向傳統應用服務的關係型資料庫，使用者通過web介面操作實時“增刪改查”資料庫裡面的資料。包含核心的基本的事務處理邏輯，使用者對於效能的要求很高，使用者點選介面之後，響應時間最低要求在5秒之內（通常3秒以內），同時需要支援比較高的使用者併發度。OLTP的資料操作通常面向的是1條或幾條少量資料，比如：使用者下單操作該使用者的購物車、支付記錄、積分記錄等少量資料。
- OLAP（On-Line Analytical Processing）聯機分析處理：面向的應用主要是執行復雜的資料分析操作，側重於決策支撐，通過圖形報表展現直觀易動的資料分析結果。對於響應時間的要求相對寬鬆，資料分析過程通常不支援使用者高併發，但資料分析的結果支援使用者的高併發訪問。OLAP面向的通常是批量資料操作，資料按批次進行匯入、分析等操作，OLAP系統通常結合ETL(抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）)系統進行使用。
理解上面的兩個資料，剩下的就簡單多了，資料庫通常面向OLTP操作，資料倉儲通常面向OLAP操作。OLTP側重於儲存及變更資料的當前狀態，而資料倉儲側重於儲存資料的歷史存檔。比如：使用者銀行轉賬，OLTP資料庫側重於管理使用者當前賬戶裡的剩餘金額，和轉賬過程對方賬戶金額入賬的資料一致性；而OLAP資料倉儲側重於記錄誰進行了轉賬、轉了多少錢、錢轉到了哪裡。歷史上該使用者習慣在什麼時間轉賬，月初還是月末？一個月轉賬幾次？
二、資料倉儲的特點
下面的是資料倉儲的幾個典型特點：
- 關注於記錄資料變化的過程，而不是資料當前的狀態。
- 讀多寫少
- 大寬表
- 資料批量操作，不更新或很少更新
- 不支援事務
有的工作經驗相對少的朋友看了這幾條會說：“這哪是什麼特點，這都是缺點啊！” 。不更新或很少更新，讀多寫少都是場景限制，大寬表破壞資料庫設計正規化，不支援事務那還叫什麼資料庫？其實不然，在OLAP的場景下，這些恰恰是它為了保障資料分析的效能所進行特殊設計的特點。我給大家舉幾個例子：
- 比如：某雲廠商按週期採集伺服器的執行指標，比如：記憶體使用率、CPU使用率等等。這些指標都是批量採集、批量入庫的，一旦入庫就不會再去修改。通常也不會將記憶體指標建立一張表、CPU使用率建一張表，而是對於同一機房的伺服器建一張表，這張表以時間維度包含各種指標。比如：查詢記憶體使用率>80,CPU使用率>70的伺服器的時候，就不會兩表關聯查詢了，查詢一張寬表就可以了，資料分析的效能飛躍式提升。不支援事務，通常OLAP系統不支援事務，因為事務會在一定程度上影響資料操作的效能。資料入庫之後，需要針對這些指標不斷地進行分析、挖掘，即：讀多寫少，基本上就批量寫一次後續都是讀資料操作。
- 又比如：股票實時交易資料，關注於記錄資料變化的過程，而不是資料當前的狀態。所有股票的所有歷史資料一旦進入資料倉儲之後，就不會發生修改。可以進行股票量化交易分析。
- 又比如：使用者商品點選量資料、使用者操作行為資料、使用者網頁瀏覽時長資料等等，這些資料都是對使用者進行分析所需要的資料，一旦入庫不會修改。可以進行使用者買賣意願行為分析。
其實還有很多這種型別的資料，這種資料的特點就是：資料量大、產生之後不會發生變化（那一個時間刻度的資料就不會發生變化）。因此，資料倉儲通常面向的是吞吐量大的歷史資料進行存檔、不會在做更新刪除操作的這種資料場景，資料存檔之後通常只面向資料查詢分析。
三、資料庫與資料倉儲結合使用
通常一個較大型的應用服務系統，既有資料庫，也有資料倉儲。資料庫面向使用者進行聯機事務處理，處理使用者介面的實時操作。資料倉儲的資料面向決策管理層，提供資料及圖形報表，提供變化多樣的資料分析決策。
上圖是一個典型的資料庫與資料倉儲同時存在的應用服務場景
- 網際網路使用者通過應用服務產生使用者行為，對資料庫進行OLTP操作
- 應用服務把使用者的操作的行為傳送給訊息佇列，訊息佇列將資料匯入資料倉儲
- 資料庫的資料可以通過ETL抽取、處理、轉換、整合到資料倉儲
- 決策分析系統主要面向資料倉儲進行資料分析，資料分析結果可以回饋到資料庫，通過應用服務面向網際網路使用者提供資料分析結果檢視能力
- 決策分析系統同時對應用服務的決策管理者，提供資料分析決策支撐能力
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