1.2 ClickHouse的一些特性：

1. 快速：ClickHouse 会充分利用所有可用的硬件，以尽可能快地处理每个查询。单个查询的峰值处理性能超过每秒 2 TB（解压缩后，仅使用的列）。在分布式设置中，读取是在健康副本之间自动平衡的，以避免增加延迟。
2. 容错：ClickHouse 支持多主机异步复制，并且可以跨多个数据中心进行部署。所有节点都相等，这可以避免出现单点故障。单个节点或整个数据中心的停机时间不会影响系统的读写可用性。
3. 可伸缩：ClickHouse 可以在垂直和水平方向上很好地缩放。ClickHouse 易于调整以在具有数百或数千个节点的群集上或在单个服务器上，甚至在小型虚拟机上执行。当前，每个单节点安装的数据量超过数万亿行或数百兆兆字节。
4. 易用：ClickHouse 简单易用，开箱即用。它简化了所有数据处理：将所有结构化数据吸收到系统中，并且立即可用于构建报告。SQL 允许表达期望的结果，而无需涉及某些 DBMS 中可以找到的任何自定义非标准 API。
5. 充分利用硬件：ClickHouse 与具有相同的可用 I/O 吞吐量和 CPU 容量的传统的面向行的系统相比，其处理典型的分析查询要快两到三个数量级。列式存储格式允许在 RAM 中容纳更多热数据，从而缩短了响应时间。
6. 提高 CPU 效率：向量化查询执行涉及相关的 SIMD 处理器指令和运行时代码生成。处理列中的数据会提高 CPU 行缓存的命中率。
7. 优化磁盘访问：ClickHouse 可以最大程度地减少范围查询的次数，从而提高了使用旋转磁盘驱动器的效率，因为它可以保持连续存储数据。
8. 最小化数据传输：ClickHouse 使公司无需使用专门针对高性能计算的专用网络即可管理其数据。

1.3 为什么 ClickHouse 速度这么快？

1. 读多于写。
2. 大宽表，读大量行但是少量列，结果集较小。
3. 数据批量写入，且数据不更新或少更新。

针对分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。例如，如果只需要读取 100 列中的 5 列，这将帮助你最少减少 20 倍的 I/O 消耗。

由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了 I/O 的体积。由于 I/O 的降低，这将帮助更多的数据被系统缓存。

例如，查询《统计每个广告平台的记录数量》需要读取《广告平台 ID》这一列，它在未压缩的情况下需要 1 个字节进行存储。如果大部分流量不是来自广告平台，那么这一列至少可以以十倍的压缩率被压缩。当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节（未压缩数据）每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。

1. 如前所述，分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下，数据按行连续存储，所有列的数据都存储在一个 block 中，不参与计算的列在 IO 时也要全部读出，读取操作被严重放大。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大的减低了 IO cost，加速了查询。
2. 同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著。列存往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间，降低了存储成本。
3. 更高的压缩比意味着更小的 data size，从磁盘中读取相应数据耗时更短。
4. 自由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法。
5. 高压缩比，意味着同等大小的内存能够存放更多数据，系统 cache 效果更好。

2.2 修改配置文件

配置文件目录:/etc/clickhouse-server/
数据文件目录:/var/lib/clickhouse/
日志文件目录:/var/log/clickhouse-server/

启动

sudo /etc/init.d/clickhouse-server start

clickhouse-client -m #默认以 default 用户登录

clickhouse-client [–user=xxx –password=xxx –host=xxx]

2.3 速度测试

localhost :) SELECT
:-]     C_CITY,
:-]     S_CITY,
:-]     toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
:-]     sum(LO_REVENUE) AS revenue
:-] FROM lineorder_flat
:-] WHERE (C_CITY = 'UNITED KI1' OR C_CITY = 'UNITED KI5') AND (S_CITY = 'UNITED KI1' OR S_CITY = 'UNITED KI5') AND year >= 1992 AND year <= 1997
:-] GROUP BY
:-]     C_CITY,
:-]     S_CITY,
:-]     year
:-] ORDER BY
:-]     year ASC,
:-]     revenue DESC;

SELECT 
    C_CITY, 
    S_CITY, 
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year, 
    sum(LO_REVENUE) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE ((C_CITY = 'UNITED KI1') OR (C_CITY = 'UNITED KI5')) AND ((S_CITY = 'UNITED KI1') OR (S_CITY = 'UNITED KI5')) AND (year >= 1992) AND (year <= 1997)
GROUP




    
 BY 
    C_CITY, 
    S_CITY, 
    year
ORDER BY 
    year ASC, 
    revenue DESC

┌─C_CITY─────┬─S_CITY─────┬─year─┬────revenue─┐
│ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1992 │ 5776096629 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1992 │ 5555883901 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1992 │ 5348705805 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1992 │ 5326870427 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1993 │ 5892974670 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1993 │ 5490859451 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1993 │ 5468354303 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1993 │ 5089909647 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1994 │ 5437315108 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1994 │ 5348775917 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1994 │ 5310936695 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1994 │ 5237461110 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1995 │ 5737551920 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1995 │ 5657584590 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1995 │ 5260093556 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1995 │ 5213763257 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1996 │ 5522325005 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1996 │ 5451244409 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1996 │ 5231759057 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1996 │ 5203962897 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1997 │ 5340760807 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1997 │ 5295685214 │
│ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1997 │ 5188428156 │
│ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1997 │ 5024634475 │
└────────────┴────────────┴──────┴────────────┘

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