ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。适合巨量数据环境下用户数据查询、数据分析等工作。ClickHouse 简称为 CH，是近几年日益火起来的一款类数据库分析工具。

2020年至今，ClickHouse就是一批黑马，成功脱颖而出，在各大互联网公司都受到青睐。

表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 

ClickHouse 分区的目的是为了尽可能地减少读取的数据量，那么它有哪些特点呢？

在ClickHouse中有专门一张表对partition进行管理，那就是system.parts。

select database,table,partition,name,path,engine from system.parts WHERe table = 'ontime';

常见的一些字段说明：

一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。

上图中，除了分片（Shard）之外，还同时引入了副本（Replica）概念。

副本（Replica）简单理解就是相同的数据备份，在ClickHouse中通过复制集，我们实现了保障数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了ClickHouse查询的并发能力。这里一般有2种方式：1.基于ZooKeeper的表复制方式；2.基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。

在集群配置中，Shard标签里面配置的replica互为副本，将internal_replication设置成true，此时写入同一个Shard内的任意一个节点的本地表，ZooKeeper会自动异步的将数据同步到互为副本的另一个节点。

来源：

https://www.toutiao.com/a7057403184083436063/?log_from=7c0724ff356c8_1644390274682

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