这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 18 天
ClickHouse是一款快速、可扩展的列式存储数据库，被广泛应用于大数据场景下的数据分析和OLAP操作。本文将探讨ClickHouse的存储设计和应用场景。
一、存储设计
ClickHouse采用了列式存储的方式，相对于行式存储来说，列式存储可以大幅提高数据的压缩率和查询效率。在列式存储中，每个列都是独立存储的，这样可以避免了不必要的读取和写入，从而提高了读写性能。
架构图：
ClickHouse的列式存储采用了自适应压缩算法，可以根据数据的类型和分布自动选择最优的压缩算法，从而在不影响查询性能的前提下尽可能减小数据的存储空间。
另外，ClickHouse还采用了多级索引结构，可以将海量数据分割成多个分区，并在每个分区内构建自己的Bloom Filter和倒排索引等数据结构，从而进一步提高查询效率。
二、应用场景
1. 实时数据分析
ClickHouse的快速读写性能和高度可扩展性，使得它成为了实时数据分析的首选。ClickHouse可以轻松处理数十亿行甚至数万亿行数据的查询操作，且响应时间通常在几秒钟以内。因此，ClickHouse被广泛应用于需要快速分析实时数据的场景，如广告投放、金融风控等。
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数据可以被立刻查询
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使用memory table减少parts数量
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数据先缓存在内存中
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到达一定阈值再写到磁盘
2. 日志存储和分析
ClickHouse的高性能和低成本，使得它成为了大规模日志存储和分析的理想选择。ClickHouse可以处理大量的日志数据，并提供高效的查询和过滤功能，从而帮助用户快速发现和解决问题。
3. 时序数据存储和分析
ClickHouse支持高效存储和查询时序数据，例如传感器数据、网站日志等。在时序数据存储和分析领域，ClickHouse比传统的关系型数据库具有更高的性能和更低的成本，从而为用户提供了一种更加优秀的选择。
4. 分布式系统数据存储
ClickHouse是一款分布式数据库，支持多节点部署和水平扩展。因此，它可以轻松处理大量的数据存储和查询操作，从而为分布式系统的数据存储和查询提供了一种优秀的解决方案。
三、总结
ClickHouse是一款快速、可扩展的列式存储数据库，具有高效的数据存储和查询性能。ClickHouse在大数据领域具有广泛的应用场景。其出色的查询性能、可扩展性和数据压缩技术使得它成为了处理PB级别数据的首选。
