这是 Clickhouse教程系列的第一部分。在本系列中，我涵盖了Clickhouse数据库的一些实用和重要方面，这是许多企业公司使用的强大OLAP技术。
在这一部分中，我将讨论Clickhouse的主要功能，弱点，安装和使用。我还会为那些想深入更广泛细节的人参考一些有用的链接。
什么是Clickhouse
ClickHouse是由Yandex开发的开源列数据库。它旨在为分析查询提供高性能。 ClickHouse使用类似SQL的查询语言来查询数据并支持不同的数据类型，包括整数，字符串，日期和浮点。它提供了各种功能，例如聚类，分布式查询处理和容错。它还支持复制和数据碎片。 Yandex，Facebook和Uber等公司使用Clickhouse进行数据分析，机器学习等。
主要特点
Clickhouse数据库的主要功能是：
面向列
Clickhouse中的数据存储在columns instead of rows中，至少带来两个好处：
- 每个列可以在单独的文件中排序；因此，每列和整个表都发生更强的压缩。
- 在分析处理中常见的范围查询中，由于数据在某些列中对数据进行排序（即定义为排序键），因此系统可以更轻松地访问和处理数据。此外，它可以在加载大量列时在多核上并行化过程。
注意：当卡桑德拉（Cassandra）将数据存储在行中时，它不应将其误认为是将密集的数据定义的，其中许多列会导致NON-SQL结构。
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数据压缩
多亏了压缩算法（zstd和LZ4），数据的存储空间少得多，甚至超过20倍！您可以在Clickhouse和其他数据库存储here上研究一些基准。
可伸缩性
clickhouse在垂直和水平上均匀缩放。可以通过添加extra replicas和额外的碎片来缩放它以分布式方式处理查询。 ClickHouse支持多主管异步复制，可以在多个数据中心部署。所有节点都是相等的，这允许避免单点失败。
弱点
提及一些：
- 缺乏全面的更新/删除实现：ClickHouse不适合修改和突变。因此，您会遇到有关此类疑问的不良表现。
- 诸如尖锐的查询不会让您快乐，因为Clickhouse在像MySQL这样的传统RDBMS上的表现很容易带有这些查询。
竞争对手和替代方案
姓名：
- apache druid
- Elasticsearch
- 坠子
- 雪花
- timeScaledB
肯定，每个人都适合不同的用例，并且具有优缺点，但我在这里不会讨论他们的比较。但是，您可以研究一些有价值的基准here和here。
快速开始
安装
我在这里仅介绍Docker方法。有关不同发行版的其他方法，请关注ClicHouse's official Installation.
docker-compose文件：
version: '2'
services:
clickhouse:
container_name: myclickhouse
image: clickhouse/clickhouse-server:latest
ports:
- "8123:8123"
- "9000:9000"
volumes:
- ./clickhouse-data:/var/lib/clickhouse/
restart: unless-stopped
然后通过：
运行它
docker compose up -d
如您所见，已经暴露了两个端口：
- 8123 ：HTTP API端口，用于HTTP请求，JDBC，ODBC和Web Interfaces使用。
- 9000 ：本机协议端口（ClickHouse TCP协议）。 Clickhouse应用程序和流程（例如 clickhouse-server ， clickhouse-client 和本机Clickhouse工具）使用。用于分布式查询的服务间通信。
由您的客户驱动程序选择其中一个。例如，DBeaver使用8123，而Python ClickhHouse-Driver使用9000。
要继续教程，我们使用已安装服务器上可用的ClickHouse-Client：
docker exec -it myclickhouse clickhouse-client
数据库和表创建
创建数据库测试：
CREATE DATABASE test;
创建表orders：
CREATE TABLE test.orders
(`OrderID` Int64,
`CustomerID` Int64,
`OrderDate` DateTime,
`Comments` String,
`Cancelled` Bool)
ENGINE = MergeTree
PRIMARY KEY (OrderID, OrderDate)
ORDER BY (OrderID, OrderDate, CustomerID)
SETTINGS index_granularity = 8192;
在接下来的部分中，我们将讨论其他配置，例如Engine，PRIMARY KEY，ORDER BY等。
插入数据
插入样本数据：
INSERT INTO test.orders
VALUES (334, 123, '2021-09-15 14:30:00', 'some comment',
false);
读取数据
就像其他任何SQL查询一样：
SELECT OrderID, OrderDate FROM test.orders;
结论
在 Clickhouse教程系列的第一部分中，我们讨论了Clickhouse的特征，功能和弱点。然后，我们看到了如何设置具有最低配置的实例，创建数据库和表格，将数据插入其中。
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