数据库的表引擎决定了一张表的展现形式。我们就拿 InnoDB 来说，它的索引结构也就决定了数据的组织排列，数据的加载，支持事务的情况。 ClickHouse 拥有很庞大表引擎体系。在众多的家族中，Me

未来 JuiceFS 也会与 ClickHouse 社区紧密合作共同探索存算分离的方向，让 ClickHouse 更好地识别和支持共享存储，实现集群伸缩时不需要做任何数据拷贝。

ClickHouse一款用于联机分析(OLAP)的列式数据库，由俄罗斯搜索引擎公司开发并开源。 使用关系模型描述数据并提供了传统数据库的基本功能。 向量化执行，需要使用CPU的SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令，单条指令操作多条数据…

1.使用分区 clickhouse的表，走索引和非索引效率差距很大，在使用一个表进行查询时，必须限制索引字段。避免扫描全表   确定索引分区字段，可以用show create table defaul

列式存储 和数据压缩 数据压缩采用LZ4算法 2.向量和执行引擎 用到了cpu的simd(单条指令操作多条数据)，通过数据并行的方式提高效率 3.多样化表引擎 总共有20多种表引擎，适合不同应用场景

导出文件备份数据量较小的情况下使用导出数据到文件从文件读数据写到ck通过快照表备份创建备份表备份本地数据备份远程数据按分区备份FREEZE备份将表part_v1的20190103分区备份数据备份到/v

ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。 固定长度的整数类型又包括有符号和无符号的整数类型。 有符号的定点数，可在加、减和乘法运算过程…

clickhouse中的表可以分为分布式表和本地表 分布式表 逻辑存在的表,自身不存储数据，可以理解为数据库中的视图,一般建议使用分布式表做查询操作，分布式表引擎会将我们的查询请求路由本地表进行查询,

1. ClickHouse是什么 ? ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每…