一、前言

现在数据库的种类也是特别的多，大致的类别包括：

• 关系型数据库（ MySQL、Oracle、PostgreSQL）
• 非关系型数据库（Redis、MongoDB、Cassandra、Neo4j）
• 全文搜索引擎和分布式文档存储系统（Elasticsearch ）
• 列式数据库（ClickHouse）

每种都在各自的领域表现出色，但当涉及到大规模数据分析和复杂查询时，ClickHouse 出现在了舞台上。

ClickHouse 使用列式存储，这意味着它可以高效地执行聚合、过滤和排序操作。

面试经常问到大宽表查询聚合怎么办，这不是解决方案来了嘛！！

今天我们就一起来深入了解一下ClickHouse ！看的人多的话，下期出实战哈！

二、ClickHouse简介

ClickHouse是一款由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发的开源列式数据库管理系统（DBMS）。发布于2016年，是使用 C++ 编程语言开发的。它的设计目标是用于高性能的大规模数据分析和查询，类似SQL语法降低开发和学习成本。

ClickHouse 是用于实时应用程序和分析的速度最快、资源效率最高的开源数据库。

Github的start数量已经：30.6k

官网地址

三、OLAP

简介

说起列式数据库，就不得不说OLAP，列式型数据库天然适合OLAP场景，下面我们一起了解一下什么是OLAP！

OLAP（联机分析处理）是一种强大的数据处理分析方法，特别适用于需要深入探索大量多维数据的应用场景，如业务智能、数据仓库、销售分析、财务报告等。
OLAP 技术允许用户从不同的角度、维度和层次来查看和分析数据，以发现潜在的关联、趋势和模式，从而更好地做出决策。

场景特性

• 表很“宽”，这意味着它们包含大量列。
• 数据集很大，处理单个查询时查询需要高吞吐量（每台服务器每秒高达数十亿行）。
• 列值相当小：数字和短字符串（例如，每个 URL 60 字节）。
• 查询提取大量行，但只提取一小部分列。
• 对于简单查询，允许 50 毫秒左右的延迟。
• 每个查询有一张大表；除了一张大表外，所有表都很小。
• 查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合单个服务器的 RAM。
• 查询相对较少（通常每台服务器每秒数百个查询或更少）。
• 插入发生在相当大的批次（> 1000 行）中，而不是单行。
• 事务不是必须的。

为什么适合OLAP

面向列的数据库更适合 OLAP 场景：它们处理大多数查询的速度至少快 100 倍。下面详细解释了原因，但事实更容易直观地展示：

制作了一个动态图片能够直观的看到比行式数据库效率高很多！

四、业务场景

我们单独讲业务场景的话有点单调，我们一般喜欢那它和Elasticsearch 进行比较！

ClickHouse 和 Elasticsearch 都是用于数据存储和查询的强大工具，但它们在业务场景和使用方面有一些不同之处。

以下是 ClickHouse 和 Elasticsearch 的业务场景对比：

ClickHouse：

• 数据仓库和大规模数据分析：ClickHouse 是一个出色的大规模数据分析工具，特别适用于存储和查询历史数据。它支持复杂的 SQL 查询，可以执行聚合、过滤、排序等操作，是构建数据仓库的理想选择。

• 时序数据分析：ClickHouse 的列式存储结构和高性能使其非常适合处理时序数据，如传感器数据、监控数据、日志数据等。

• 报表生成：如果你需要生成复杂的报表和分析结果，ClickHouse 可以提供高性能的数据检索和处理能力。

• 数据压缩和存储优化：ClickHouse 使用快速压缩算法，可以大幅减小存储空间占用，降低硬件成本。

• 复杂查询：ClickHouse 支持复杂的查询和聚合操作，适用于需要深入分析数据的场景。

Elasticsearch：

• 全文搜索和文本分析：Elasticsearch 是一个出色的全文搜索引擎，专注于文本数据的高级搜索、分析和相关性排序。它通常用于构建搜索引擎、日志分析和全文搜索应用。

• 实时数据分析：Elasticsearch 支持实时数据分析，可以实时监控、查询和可视化数据。它在监控、日志分析和实时数据仓库等场景中表现出色。

• 数据探索：Elasticsearch 提供了灵活的数据探索能力，用户可以通过自由组合查询条件来探索数据。

• 非结构化数据：Elasticsearch 适用于非结构化或半结构化数据，如日志、社交媒体数据、文档等。

• 数据可视化：结合 Kibana 工具，Elasticsearch 可以用于创建交互式数据可视化仪表板。

• 高并发查询：相对于ClickHouse 更适合高并发下的查询

五、拓展

当然我们也有列式存储，字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级，于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目，并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本，5月底正式对外开源。

ByConity官网地址

ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库，它采用计算-存储分离的架构，支持多个关键功能特性，如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。

通过利用主流的 OLAP 引擎优化，如列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化等，ByConity 可以提供优异的读写性能。

字节也在内部准备从ClickHouse 全面切换为ByConity。

我们本次了解一下ClickHouse，后面再深入学习一下ByConity！

五、总结

综上所述，ClickHouse 更适用于大规模数据分析、数据仓库、复杂查询、大宽表聚合、报表等场景，而 Elasticsearch 更适用于全文搜索、实时数据分析、日志分析和数据探索等场景。

大家根据自己的业务具体使用那个即可！

如果想了解Elasticsearch 的可以看一下小编之前写的文章：

Springboot整合ElasticSearch进行简单的测试及用Kibana进行查看

docker搭建Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步mysql数据到ES

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