1.1 ClickHouse概述
ClickHouse是一个用于OLAP（On-Line Analytical Processing，在线分析处理）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS），由俄罗斯Yandex公司的程序员在2008年开始开发（使用C++编程语言），并于2016年6月15日开源。
面对海量数据（TB级）、复杂业务分析场景问题，ClickHouse能够实现基于SQL语法的实时查询秒级响应。ClickHouse使用SIMD高效指令集、向量化执行引擎，在查询性能方面较传统方式提升了100～1000倍，同时具备50MB/s～200MB/s的实时导入能力，支持列存储数据高压缩率。
目前业界比较流行的分析型数据库包括Kylin、AnalyticDB、Druid、ClickHouse、Doris、Vertica、MonetDB、InfiniDB、LucidDB等。在DB-Engine排行榜（https://db-engines.com/en/ranking_trend）上（如图1-1所示），截至2022年10月，ClickHouse排第44名。在Relational DBMS排行榜上，ClickHouse排第28名（https://db-engines.com/en/system/ClickHouse）。从增长曲线图（https://db-engines.com/en/ranking_trend）可以看出，ClickHouse从开源到现在，增长迅速。
ClickHouse与竞品DB的性能基线（https://clickhouse.com/benchmark/dbms）对比如图1-2所示（1000万数据量的查询时延，时延越小越好）。
图1-1 业界比较流行的分析型数据库变化趋势（DB-Engine排行榜）
图1-2 ClickHouse与竞品DB的性能基线对比
近年来，大数据技术的发展，不论技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。大数据技术的鼻祖Google开启了“三驾马车”时代——Google FS、MapReduce和BigTable，大数据逐渐成为浪潮之巅。从Spark成为Hadoop生态的一部分，到Flink横空出世取代Spark成为大数据处理领域的新星，再到如今Google想要用Apache Beam（原名Google Cloud DataFlow）一统天下，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。我们可以看到一个有趣的现象，那就是与大数据相关的技术滥觞之地都与搜索引擎公司有关（例如，Google的“三驾马车”，Yandex的ClickHouse，Baidu的Doris等）——因为搜索引擎公司直面海量数据，要解决海量数据的快速查询、分析的问题。另外，Hadoop起源于Apache Nutch项目，始于2002年，是Apache Lucene（开源全文检索引擎）的子项目之一。
ClickHouse的官网文档资料如下。
❑GitHub地址：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse。
❑官网地址：https://clickhouse.com/。
❑在线源码阅读地址：https://clickhouse.com/codebrowser/html_report/ClickHouse/index.html。
小贴士：OLAP与OLTP简介
OLAP是数仓的灵魂，主要用于对复杂多维、大规模数据集进行在线实时分析，为用户提供决策支持。OLAP的核心是A（Analytical），也就是在线实时分析。
OLAP有很多不同的类型，例如关系型OLAP（Relational OLAP，ROLAP）、多维OLAP（Multidimensional OLAP，MOLAP）、混合OLAP（Hybrid OLAP，HOLAP）、空间OLAP（Spatial OLAP，SOLAP）等。ClickHouse、Presto等是ROLAP，Kylin是MOLAP。
OLAP的基本分析操作有上卷（Roll Up）、下钻（Drill Down）、切片（Slicing）、切块（Dicing）和数据旋转透视（Pivot）等，如图1-3所示。
图1-3 OLAP的基本分析操作
1）上卷，用于通过将相关数据聚合到一个变量中来减少维度。例如，可以将来自世界各地不同城市的销售额分组到一个国家或地区。
2）下钻，是上卷的逆向操作，用于分离信息以获得对收集到的数据的细粒度洞察。例如，你可以根据每个季度来评估金融机构的销售业绩。上卷与下钻如图1-4所示。
图1-4 上卷与下钻
3）切片与切块，是指定了某些维度值后，观察剩余维度的测度变化。维度值为单值时是切片，维度值为多值时则为切块。切片（块）的计算本质就是对指定维度的数据进行过滤，其意义在于更细致地剖析数据，便于分析人员多侧面地观察、对比数据，如图1-5所示。
图1-5 切片与切块
4）数据旋转透视，用于旋转数据轴以汇总信息并获得两个变量之间关系的整体视图，如图1-6所示。
图1-6 数据旋转透视
OLAP系统被整合到数据仓库中，以允许毫不费力地对数据进行分组、聚合和连接。对于传统的关系数据库，由于复杂的数据建模是资源密集型的，因此数据分析缓慢。但是，借助OLAP系统，可以将数据塑造成多种形状，从而加快大数据分析的速度。
OLTP的重点是T（Transaction），也就是在线实时事务处理。OLTP是传统关系型数据库服务（Relational Database Service，RDS）的主要应用场景，主要用来存储与业务高度相关的数据。OLTP强调准确、低时延、高并发。前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，快速响应用户操作。OLTP广泛用于在线订票、银行、电子商务网站、金融科技和任何其他日常交易量在数十万或数百万之间的业务。目前，OLTP系统几乎用于所有数字产品，每天支撑着数以亿万计的在线交易的运行。
OLAP与OLTP的对比清单如表1-1所示。
表1-1 OLAP与OLTP的对比清单
Yandex（https://yandex.com/）由Arkady Volozh和IIya Segalovich创建于1993年，是Yet Another Indexer（另一个索引）的缩写。Yandex是俄罗斯第一搜索引擎，类似中国的百度、美国的Google。Yandex提供包括搜索、最新新闻、地图和百科、电子信箱、电子商务、互联网广告等服务。
ClickHouse就是由Yandex公司专门开发，用来解决用户点击日志分析问题的，可以理解为俄罗斯版的百度统计，旨在提升网页点击日志分析的性能。在2008年，该公司开发ClickHouse的目的是替换原有的MySQL MyISAM引擎，后来发现ClickHouse的实际应用效果很好，于是在2016年进行了开源。ClickHouse的性能远超同期的开源竞品。
Yandex有很多项目在使用ClickHouse，包括Yandex数据分析、电子邮件、广告数据分析、用户行为分析等。2012年，欧洲核子研究中心使用了ClickHouse保存粒子对撞机产生的大量实验数据，每年的数据存储量都是PB级别，并支持统计分析查询。
讲了这么多，为什么叫ClickHouse呢？其实原因很简单。这款产品的设计初衷是解决用户点击流的大数据数仓分析问题。ClickHouse即Click Stream和Data WareHouse的统称。