自从ClickHouse2016年6月15日开源后，ClickHouse中文社区随后成立。中文开源组开始以易观，海康威视,美团，新浪，京东,58,腾讯,酷狗音乐和俄罗斯开源社区等人员组成，随着开源社区的不断活跃，陆续有神州数码，青云，PingCAP，中软国际等公司成员加入以及其他公司成员加入。

Clickhouse官方网站：https://clickhouse.tech/

一、Clickhouse 支持特性剖析

1.真正的面向列的DBMS

在一个真正的面向列的DBMS中，没有任何“垃圾”存储在值中。例如，必须支持定长数值，以避免在数值旁边存储长度“数字”。例如，十亿个UInt8类型的值实际上应该消耗大约1 GB的未压缩磁盘空间，否则这将强烈影响CPU的使用。由于解压缩的速度（CPU使用率）主要取决于未压缩的数据量，所以即使在未压缩的情况下，紧凑地存储数据（没有任何“垃圾”）也是非常重要的。

因为有些系统可以单独存储单独列的值，但由于其他场景的优化，无法有效处理分析查询。例如HBase，BigTable，Cassandra和HyperTable。在这些系统中，每秒钟可以获得大约十万行的吞吐量，但是每秒不会达到数亿行。

另外，ClickHouse是一个DBMS，而不是一个单一的数据库。ClickHouse允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器。

2.数据压缩

一些面向列的DBMS（InfiniDB CE和MonetDB）不使用数据压缩。但是，数据压缩确实提高了性能。

3.磁盘存储的数据

许多面向列的DBMS（SAP HANA和GooglePowerDrill）只能在内存中工作。但即使在数千台服务器上，内存也太小，无法在Yandex.Metrica中存储所有浏览量和会话。

4.多核并行处理

多核多节点并行化大型查询。

5.在多个服务器上分布式处理

上面列出的列式DBMS几乎都不支持分布式处理。在ClickHouse中，数据可以驻留在不同的分片上。每个分片可以是用于容错的一组副本。查询在所有分片上并行处理。这对用户来说是透明的。

6.SQL支持

如果你熟悉标准的SQL，我们不能真正谈论SQL的支持。NULL不支持。所有的函数都有不同的名字。JOIN支持。子查询在FROM，IN，JOIN子句中被支持;标量子查询支持。关联子查询不支持。

7.向量化引擎

数据不仅按列存储，而且由矢量 – 列的部分进行处理。这使我们能够实现高CPU性能。

8.实时数据更新

ClickHouse支持主键表。为了快速执行对主键范围的查询，数据使用合并树(MergeTree)进行递增排序。由于这个原因，数据可以不断地添加到表中。添加数据时无锁处理。

9.索引

例如，带有主键可以在特定的时间范围内为特定客户端（Metrica计数器）抽取数据，并且延迟时间小于几十毫秒。

10.支持在线查询

这让我们使用该系统作为Web界面的后端。低延迟意味着可以无延迟实时地处理查询，而Yandex.Metrica界面页面正在加载（在线模式）。

11.支持近似计算

1.系统包含用于近似计算各种值，中位数和分位数的集合函数。

2.支持基于部分（样本）数据运行查询并获得近似结果。在这种情况下，从磁盘检索比例较少的数据。

3.支持为有限数量的随机密钥（而不是所有密钥）运行聚合。在数据中密钥分发的特定条件下，这提供了相对准确的结果，同时使用较少的资源。

12.数据复制和对数据完整性的支持。

使用异步多主复制。写入任何可用的副本后，数据将分发到所有剩余的副本。系统在不同的副本上保持相同的数据。数据在失败后自动恢复

二、ClickHouse的优缺点：

三、ClickHouse的大数据处理架构优点

四、ClickHouse安装，相对比较简单，可参考：https://clickhouse.tech/#quick-start

###配置源
[root@ck01 ~]# yum install yum-utils
[root@ck01 ~]# rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
[root@ck01 ~]# yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/clickhouse.repo

###安装clickhouse
[root@ck01 ~]# yum install clickhouse-server clickhouse-client

###启动clickhouse
[root@ck01 ~]# systemctl start clickhouse-server

###进入clickhouse数据库终端
[root@ck01 ~]# clickhouse-client

五、clickhouse性能测试：
官方给了很多样例：https://clickhouse.tech/docs/zh/getting-started/example-datasets/
本文以航班数据为样例测试：https://clickhouse.tech/docs/zh/getting-started/example-datasets/ontime/

航班飞行数据有以下两个方式获取：

1、从原始数据导入  （未成功）
2、下载预处理好的分区数据  （成功）

###以第2种方式获取数据：数据容量约16G、数据总条数约1.84亿条、大部分查询在3S内完成。服务器配置：2核4G内存100G SSD固态 8k iops

下载预处理好的分区数据：
[root@ck01 ~]#  curl -O https://clickhouse-datasets.s3.yandex.net/ontime/partitions/ontime.tar
[root@ck01 ~]#  tar xvf ontime.tar -C /var/lib/clickhouse #ClickHouse data 文件的路径（默认）
[root@ck01 ~]# systemctl restart clickhouse-server
[root@ck01 ~]#  clickhouse-client --query "select count(*) from datasets.ontime"

###进入clickhouse数据库终端开始测试：有两种方式clickhouse-client和clickhouse-client -m 区别在于：clickhouse-client -m支持查询语句分行
[root@ck01 ~]# clickhouse-client -m 

六、测试结果如下：

服务器硬盘IO 约8.5K iops