ClickHouse架构设计

1.ClickHouse架构设计
1.1 ClickHouse的核心特性
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与hadoop相似)。

多个节点通过网络进行连接，协同工作，完成相同的任务（分布式存储，分布式计算）
每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等）
它是一种完全无共享（Share Nothing）结构，因而扩展能力非常好。
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库，吸取了其他优秀技术的精髓，将每个细节做到极致，从而在性能上远远超过其他技术。

1.完备的DBMS功能
ClickHouse拥有DBMS完备的管理功能，但它不仅仅是一个数据库。作为DBMS，它具备以下基本功能。

DDL（数据定义语言）：可以动态地创建、修改删除数据库、表和视图，而无须重启服务。
DML（数据操作语言）：可以动态查询、插入、修改或者删除数据。
权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，保障数据的安全性。
数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。
分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。
2.列式存储和数据压缩
行式存储和列式存储，数据在磁盘上的组织结构有着根本不同，数据分析计算时，行式存储需要遍历整表，列式存储只需要遍历单个列，所以列式库更适合做大宽表，用来做数据分析计算。

列式存储和数据压缩，是高性能数据库必不可少的重要特性。如果想让查询变得更快，最简单且最有效的方法就是减少数据扫描范围和数据传输时的大小。

HBase，BigTable，Cassandra，这些系统也可以单独存储单独列的值，但由于其他场景的优化，无法有效处理分析查询。在这些系统中，每秒钟可以获得大约十万行的吞吐量，但是每秒不会达到数亿行。

原文链接：https://blog.csdn.net/dajiangtai007/article/details/126018331