ClickHouse是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），支持PB级数据量的交互式分析，ClickHouse最初是为YandexMetrica 世界第二大Web分析平台而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着。目前为止，该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录，并且每天超过200多亿个事件被处理。它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告。自2016 年开源以来，ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据库的极致性能，成为交互式分析领域的后起之秀，发展速度非常快。

随着云上ClickHouse服务完善，越来越多的用户将自建ClickHouse服务迁移至云上。对于不同数据规模，我们选择不同的方案:

摘要：MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺，无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求，而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。

摘要：MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺，无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求，而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它于2016年以apache 2.0协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。为了服务客户业务，腾讯云于2020年4月正式上线ClickHouse服务。

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它于2016年以apache 2.0协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。为了服务客户业务，腾讯云于2020年4月正式上线ClickHouse服务。

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它于2016年以apache 2.0协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。为了服务客户业务，腾讯云于2020年4月正式上线ClickHouse服务。

ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上，基于云原生架构重构设计，并新增和优化了大量功能。在字节内部，ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域，最大的一个集群规模大于2400节点，管理的总数据量超过700PB。本分享将介绍ByteHouse云原生版的整体架构，并重点介绍ByteHouse在查询上的优化（如优化器、MPP执行模式、调度优化等）和对MySQL生态的完善（基于社区MaterializedMySQL功能），最后结合实际应用案例总结优化的效果。

开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。

开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。

前言这次想聊点出工作技术方面外的内容，DWD该层在写CDM层的时候就提及很多次了大差不差，近期让我感悟较多的话那是那句宁愿犯错也不愿意什么都不做，说这句话如果能够做到，那么执行力也远超过其他人，能力和远见也会在历练中得到充分的成长。但是这也是要区分领域来说，一般我认为这句话的适用程度在自己的技术工作领域上面，可以去尝试换个技术，换个主题或者是从事新的第二事业，而不是在目前大环境下面去犯错，因为现在给你的容错机会极少，凡事还是要注意量与度。好了废话不多说，现在开始DWD层的数据建模。

ClickHouse属于分析型数据库，ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。其中基础类型使ClickHouse具备了描述数据的基本能力，而另外两种类型则使ClickHouse的数据表达能力更加丰富立体。

本文会介绍如何安装和部署ClickHouse，官方推荐的几种安装模式，以及安装之后如何启动，ClickHouse集群如何配置等。

ClickHouse数据存储时支持副本和分片，副本指的就是一份数据可以在不同的节点上存储，这些节点上存储的每份数据相同，数据副本是增加数据存储冗余来防止数据丢失。分片指的是ClickHouse一张表的数据可以横向切分为多份，每份中的数据不相同且存储在不同的节点上，分片的目的主要是实现数据的水平切分，方便多线程和分布式查询数据。

管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力，尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎，管控面就显示得尤其重要。

可以看到ClickHouse 内置Kafka 消费引擎，不需要我们业务方写新的消费程序，再往ClickHouse 导入数据

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