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开源列式OLAP数据库clickhouse

• OLAP (分析型)：专为快速扫描、聚合、分析海量数据设计。
• OLTP (事务型)：专为处理大量短事务（插入、更新、删除、点查）设计。

clickhouse

官网：https://clickhouse.com/
ClickHouse 是一个开源列式数据库管理系统，专为在线分析处理（OLAP）而设计。它能够快速执行高并发、高效的数据查询，适合用于处理大量数据。

ClickHouse 是由俄罗斯Yandex公司开源的，他是俄罗斯的一家互联网巨头公司，虽然在国际上没什么名气，但在俄罗斯，他就是老大，是俄罗斯排名第一的搜索引擎公司。是和谷歌、百度一样的存在。ClickHouse 诞生于 2016 年，就是来自于 Yandex 公司。

主要用于在线分析处理 (OLAP) 业务。它采用列式存储结构，可使用 SQL 语句实时生成数据分析报告，另外它还支持索引，分布式查询以及近似计算等特性，凭借其优异的表现，ClickHouse 在各大互联网公司均有广泛地应用。

它专为需要超快查询速度和海量数据（PB级）扫描的实时分析场景而设计，尤其擅长大规模数据集的聚合查询。

ClickHouse 的主要特性包括：

• 高性能：支持实时数据查询和分析，通过列式存储结构优化查询速度。查询速度快，支持并发分析场景。插入写入高吞吐，但更新和删除操作代价高
  ClickHouse 写入吞吐量大
  单服务器日志写入量在 50MB 到 200MB/s，每秒写入超过 60w 记录数，是 Elasticsearch 的 5 倍以上。
• 高度可扩展：能处理 PB 级的数据，适合大规模应用。
• SQL 支持：兼容 SQL 查询语言，方便以 SQL 为基础的数据操作。
• 容错性：内置的数据冗余和快照支持，可保证数据的安全性。

不适合的场景包括：

• 核心业务系统主库
• 高频 update/delete 的场景
• 强一致性需求业务

使用 ClickHouse 的场景

1. 实时数据分析：可以用于流量分析、用户行为跟踪等需要实时响应的场景。
2. 大数据仓库：处理海量数据，比如日志数据、传感器数据等，进行长期存储和分析。
3. 业务智能：通过 OLAP 查询，为企业提供决策支持的数据分析和报表。
4. 数据集成：与 ETL（抽取、转换、加载）流程结合，作为分析的数据存储后端。

如何理解行式存储和列式存储

数据库存储方式主要分为两种：行式存储（Row-based Storage）和列式存储（Column-based Storage）。
行式存储 (Row-based Storage)
存储方式：
数据按行存储，一行的所有字段连续存放在一起
例如：
[ID1, Name1, Age1, City1]
[ID2, Name2, Age2, City2]
[ID3, Name3, Age3, City3]

传统的 MySQL 数据库的每一行数据都是物理的存储在一起的。如果我要取 id 等于 10000 这一条数据的 name 列，那我就必须要把这一行数据读取出来，然后取 name 列。
在众多的数据中，我只取一列，但我需要把每条数据都读取出来。

列式存储 (Column-based Storage)
存储方式：
数据按列存储，同一列的所有值连续存放
例如：
[ID1, ID2, ID3]
[Name1, Name2, Name3]
[Age1, Age2, Age3]
[City1, City2, City3]

由于 name 列的数据都存储在一起，因此效率大大的超过了传统的数据库。

clickhouse-go

github:https://github.com/ClickHouse/clickhouse-go

clickhouse-go 是 Go 语言的 ClickHouse 驱动程序，允许开发者使用 Go 进行数据操作。
clickhouse-go 为 Go 开发者提供了便捷的方式来与 ClickHouse 进行交互。