ClickHouse由俄罗斯搜索引擎Yandex于2016年6月发布，开发语言为C++，ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称， 与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级，查询性能非常好，使用之后会被它的性能折服，非常值得安利。
ClickHouse适用场景
1.日志数据行为分析
2.标签画像的分析
3.数据集市分层
4.广告系统和实时竞价广告
5.电商和金融行业
6.实时监控和遥感测量
7.商业智能
8.在线游戏
9.信息安全
10.所有的互联网场景
ClickHouse特性
1.真正的列式数据库
2.数据压缩
3.数据的磁盘存储
4.多核并行处理
5.多服务器分布式处理（数据保存在不同的shard上，每一个shard都由一组用于容错的副本组成，可并行查询所有shard）
6.向量引擎（按列的一部分进行处理，高效实用CPU）
7.实时的数据更新（支持在表中定义主键,数据增量有序存储在mergeTree中）
8.索引（按照主键对数据进行排序，毫秒内完成对数据的查找）
9.适合在线查询
10.支持近似计算（允许牺牲精度的情况下低延迟查询）
11.支持数据复制和数据完整性（异步多主复制技术）
ClickHouse缺点
1.没有完整的事务支持
2.缺少高频率低延迟的修改或删除数据的能力
3.不适合通过其检索单行的点查询
4.联机事物处理
5.二进制数据或文件存储
6.键值对数据高效率访问请求
ClickHouse核心概念
1.表引擎（Engine）
表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。
2.表分区（Partition）
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。
3.分片（Shard）
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。
4. 复制集（Replication）
简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK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。
5.集群（Cluster）
可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。
