在《clickhouse專欄》上一篇文章中《資料庫、數據倉庫之間的區別與聯繫》，我們介紹了什麼是資料庫，什麼是數據倉庫，二者的區別聯繫。clickhouse的定位是“數據倉庫”，所以理解了上一篇的內容，其實就能夠知道clickhouse適用於什麼樣的應用場景，不適合什麼樣的應用場景。 下麵本節我們就 ...
在《clickhouse專欄》上一篇文章中《資料庫、數據倉庫之間的區別與聯繫》，我們介紹了什麼是資料庫，什麼是數據倉庫，二者的區別聯繫。clickhouse的定位是“數據倉庫”，所以理解了上一篇的內容，其實就能夠知道clickhouse適用於什麼樣的應用場景，不適合什麼樣的應用場景。
下麵本節我們就來繼續為大家介紹clickhouse的一些非常有意義的特性，來幫助大家更深入的理解ck的應用場景，以及它為什麼被稱為“性能怪獸”。
一、列式數據存儲
clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存儲設計是非常重要的原因之一。給大家舉一個例子，假如我們現在有一張學生信息表student
| id | name | age |
|---|---|---|
| 1 | 小紅 | 7 |
| 2 | 小明 | 8 |
| 3 | lucy | 7 |
如果這張表採用行式數據存儲，其在磁碟上的結構是下麵這樣的：
如果這張表採用列式數據存儲，其在磁碟上的結構是下麵這樣的：
對比上面的兩張圖我們可以看到，採用列式存儲的優點。
- 比如：我們查詢學生年齡的最大值，列式數據存儲只需要定位到年齡那一列的起始地址，然後順序讀取數據進行排序計算即可。而行式數據存儲的方式，因為年齡這一欄位的數據單元不是連續的，需要根據索引不斷的定址，或者全表掃描才能獲取到所有的年齡數據。所以在採用列式存儲時，我們需要針對某一列進行查詢過濾、統計計算性能就遠勝於行式數據存儲方式。
- 另外，因為資料庫的設計一列的數據通常是同一種數據類型，列式數據存儲有比行式存儲高達10倍以上的壓縮比，節省了大量的磁碟及記憶體空間，可以有效降低伺服器成本。
二、支持SQL並且性能卓越
目前開源世界里的大部分的列式存儲資料庫是不支持SQL的，即使很多號稱支持SQL，其實支持SQL也是偽SQL，並且支持能力有限。
但是經過筆者的實驗，clikhouse對於標準SQL的支持已經可以與傳統的關係型資料庫媲美，雖然對於數據倉庫click house，我更建議大家使用寬表進行數據存儲，但是不代表ck不具備多表關聯查詢的能力。
可以訪問：https://clickhouse.com/benchmark/dbms/ ，獲取click house官方線上的針對各種數據統計型SQL的性能對比。
三、分散式分片存儲集群
clikhouse不僅支持單機模式，也支持分散式分片數據存儲的集群模式。數據以分片的行式，存儲在多台伺服器節點上面，因此ck可以利用集群伺服器的規模計算能力，快速的做出數據統計結果的響應。ck數據分片分散式存儲的機制，使得clickhouse具備了橫向擴展，海量數據分析處理的能力。
數據分片包括很多的方式，比如：數據隨機寫入不同伺服器分片存儲上、數據被髮往指定的伺服器分片存儲之上、數據按照hash值進行分片、當然我們還可以自定義數據分片的方式。
分散式數據存儲將數據分散到集群內的各個伺服器上（以分片(shard)的行式存在），為了保證數據的安全，每一個分片又有多個副本(replica)，副本也是分散式存儲的，這樣即使部分伺服器宕機，仍然可以保障ck集群可用。
四、 支持按序存儲
與傳統的RMDB資料庫不同的是，clickhouse支持在建表的時候就通過sort by關鍵字指定排序欄位。這樣在數據入表的時候，實際是先進行了排序操作，按照排序欄位進行排序後的數據有序存放。
後續在進行數據查詢、過濾、統計的時候，就能夠有效的、快速的獲取連續的數據塊中的數據，提升查詢統計的性能。這種按序存儲的特性其實還是有非常廣泛的應用場景的，比如：股票K線圖都是按照交易日時間排序的，預設排序欄位、按序存儲有效的提升了統計性能。
五、支持數據TTL
在數據統計分析的資料庫中，通常我們需要數據TTL能力，也就是說：某些數據達到一定的存儲周期之後自動刪除。ck就提供了這種能力，降低了系統運維人員的工作難度。
ck支持以下幾種粒度的TTL
- 列級別TTL：為某一列設置TTL時間，當這一列中的部分數據過期之後，列值會被自動替換為預設值，全部數據過期之後會自動刪除該列。
- 行級別TTL：為某一行設置TTL時間，當某一行過期後，會直接刪除該行。
- 分區級別TTL：ck支持數據分區並設置TTL時間，當分區過期後，會直接刪除該分區。
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