数据计算

四. 维度对齐 我们再回顾前面的双子表例子的 SQL： 那么问题来了，这显然是个有业务意义的 JOIN，它算是前面所说的哪一类呢？ 这个 JOIN 涉及了表 Orders 和子查询 A 与 B，仔细观

我们来考察下面三种等值 JOIN： 1. 外键关联 表 A 的某个字段和表 B 的主键字段关联（所谓字段关联，就是前一节说过的在等值 JOIN 的过滤条件中要对应相等的字

一英里不是个很长的距离，一立方英里相对于地球也不会让人觉得是个很大的空间。然后我说，这个空间内能装下全世界所有人，你会不会觉到很惊讶？其实不过这话不是我说的，是美国作家房龙写的。 业内有个著名的数据仓

连接运算（JOIN）一直是 SQL 中的老大难问题。在关联表稍多一点的时候，代码书写就变得很容易出错了。而且因为 JOIN 语句的复杂，导致关联查询也一向是 BI 软件的软肋，几乎没有 BI 软件能让

有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际

我们知道内存比硬盘要快得多，大概能快出一两个数量级（当然价钱也贵得多）。不过，硬盘的问题并不只是速度慢。

在运算简单的情况，或者性能要求不高时，用 SQL 还是比较方便的，毕竟掌握者众多，相关软件也很丰富。但现代应用中的数据需求越来越复杂，数据量也越来越大，继续采用 SQL 就会严重影响工作效率了。

ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点，一向以快著称，很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时，也会考虑转向求助于 ClickHous

OLAP 这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由人员面对数据进行各种交互式的分析操作。 但是，现在的OLAP 概念被 BI 软件给严重狭义化了。面向业务分析时说到 OLAP，在技术上经常就只有多