Clickhouse为什么那么快？它适用于哪些场景？为什么会有这样的特性？ 本文将带你由浅入深、由表及里地逐步理解这些问题，掌握Clickhouse的原理及应用。

用搭建轻量级流程引擎的方案，教你解决数据一致性难题。ClickHouse是一个开源的OLAP引擎，不仅被全球开发者广泛使用，在字节各个应用场景中也可以看到它的身影。

PostgreSQL是加州大学伯克利分校计算机系开发的，一个开源免费的关系式数据库管理系统， 经过长达15年以上的积极开发和不断改进，PostgreSQL已在可靠性、稳定性、数据一致性等获得了业内相

本文对Clickhouse架构原理、语法、性能特点做一定研究，同时将其与mysql、elasticsearch、tidb做横向对比，并重点分析与mysql的语法差异，为有mysql迁移clickhou

在我们应用中的使用场景来看，简单来说通常会看中了clickhouse在处理大批量数据的写入和读取分析方面的性能，MySQL会主要负责一些基于模型进行指标二次加工的高频查询及复杂join的查询。

业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的大表及两个辅表，单次联表查询开销在3min+，执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化，成效较低，因此决定借助ClickHouse来解决此问题 希望通过本文，可以帮助大家快速掌握这一利器，并能在实践中少走弯路。 我是通过do…