clickhouse特点？
一、clickhouse特点？
以下是ClickHouse作为分析型数据库的特点：
1. 速度快
ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000倍，ClickHouse还是有非常大的优势：
100Million 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍
1Billion 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了
2. 功能多
ClickHouse支持数据统计分析各种场景
支持类SQL查询
支持繁多库函数（例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等）
支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)
支持数据库异地复制部署
3. 文艺范
不理睬Hadoop生态，走自己的路
目前任何具有x86_64，AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux，FreeBSD或Mac OS X上运行。
而ClickHouse的缺点：
不支持Transaction：想快就别想Transaction
聚合结果必须小于一台机器的内存大小：不是大问题
缺少完整的Update/Delete操作
支持有限操作系统
二、clickhouse架构原理？
ClickHouse是一个完全面向列式的分布式数据库。数据通过列存储，在查询过程中，数据通过数组来处理(向量或者列Chunk)。当进行查询时，操作被转发到数组上，而不是在特定的值上。因此被称为”向量化查询执行”，相对于实际的数据处理成本，向量化处理具有更低的转发成本。
这个设计思路并不是新的思路理念。历史可以追溯到``APL``编程语言时代：``A+``, ``J``, ``K``, and ``Q``。数组编程广泛用于科学数据处理领域。而在关系型数据库中：也应用了``向量化``系统。
在加速查询处理上，有两种的方法：向量化查询执行和运行时代码生成。为每种查询类型都进行代码生成，去除所有的间接和动态转发处理。这些方法并不比其他方法好，当多个操作一起执行时，运行时代码生成会更好，可以充分累用CPU执行单元和Pipeline管道。
向量化查询执行实用性并不那么高，因为它涉及到临时向量，必须写到缓存中，并读取回来。如果临时数据并不适合L2缓存，它可能是一个问题。但是向量化查询执行更容易利用CPU的SIMD能力。一个研究论文显示将两个方法结合到一起效果会更好。ClickHouse主要使用向量化查询执行和有限的运行时代码生成支持(仅GROUP BY内部循环第一阶段被编译)。
三、clickhouse技术讲解？
ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，专注于快速查询和分析大规模数据集。它适用于高速的数据读取和基于列的分析，可以处理数亿行数据而不会出现延迟。
ClickHouse能够实现高吞吐量、低延迟的查询，因为它使用了内存映射技术、数据压缩、异步IO等高效的技术。
它还提供了复杂查询、分布式查询和高可用性等重要特性，使得它成为处理海量数据的理想选择。
四、clickhouse内存参数？
在ClickHouse中，有一些重要的内存参数可以配置，以提升性能和确保系统稳定运行。以下是一些常用的ClickHouse内存参数：1. max_memory_usage：指定单个查询使用的最大内存量。如果查询超出该限制，ClickHouse将尝试在磁盘上存储中间结果，以避免内存溢出。默认值为0，表示无限制。2. max_memory_usage_for_all_queries：指定所有查询使用的总共最大内存量。超过该限制的查询将被取消。默认值为0，表示无限制。3. memory_tracker_fault_probability：指定内存跟踪器出错的概率。当内存超过限制时，ClickHouse可以随机取消查询，以防止系统崩溃。默认值为0，表示禁用随机取消。4. background_pool_size：指定后台任务的并发数量。这些任务包括合并和压缩操作。默认值为16。5. max_bytes_before_external_sort：指定在执行外部排序之前，要将多少数据存储在内存中。默认值为10GB。6. max_bytes_before_external_group_by：指定在执行外部分组之前，要将多少数据存储在内存中。默认值为10GB。7. max_result_overflow_size：指定查询结果溢出的最大大小。当查询结果超过该限制时，ClickHouse会舍弃一部分数据。默认值为0，表示无限制。这些是一些常用的ClickHouse内存参数，您可以根据实际需求进行调整。
五、clickhouse是什么？
回答如下：ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统（DBMS），专门用于OLAP（在线分析处理）场景。它被设计为高性能、可扩展、可靠和易于部署的解决方案，能够处理海量数据并提供快速的查询和分析能力。
ClickHouse支持SQL查询、数据压缩、实时插入和更新、分布式存储和查询等功能，适用于多种应用场景，如日志分析、数据仓库、实时数据分析等。
六、clickhouse字段为空
sql SELECT * FROM table_name WHERE field_name IS NULL;七、clickhouse使用场景？
ClickHouse的常见的使用场景主要有以下几点：
1. 用户行为分析系统
行为分析系统的表可以打成一个大的宽表形式，join 的形式相对少一点，可以实现路径分析、漏斗分析、路径转化等功能。
2. BI报表
结合clickhouse的实时查询功能，可以实时的做一些需要及时产出的灵活BI报表需求，包括并成功应用于留存分析、用户增长、广告营销等。
3. 监控系统
视频播放质量、CDN质量，系统服务报错信息等指标，也可以接入ClickHouse，结合Kibana实现监控大盘功能。
4. ABtest
其高效的存储性能以及丰富的数据聚合函数成为实验效果分析的不二选择。离线和实时整合后的用户命中的实验分组对应的行为日志数据最终都导入了clickhouse，用于计算用户对应实验的一些埋点指标数据（主要包括pv、uv）。
5. 特征分析
使用Clickhouse针对大数据量的数据进行聚合计算来提取特征。
八、clickhouse怎么替换mysql？
ClickHouse支持MySQL大多数语法，迁移成本低，可以使用建表同时导入数据来实现从MySQL迁移到ClickHouse: CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')
九、hologres与clickhouse对比？
hologres与clickhouse的对比如下。
Hologres 和 Clickhouse 都是针对海量数据处理的开源分布式数据库，但它们在以下方面存在差异：
1. 架构设计：Hologres 基于阿里云广泛使用的 PostgreSQL 11 架构，通过自主研发的 OceanBase 分布式关系型数据库内核技术进行了深度优化，实现了分布式事务和分布式 SQL 的能力；而 Clickhouse 则是基于列式存储的架构。
2. 执行效率：由于列式存储的特点，Clickhouse 能够非常快速地执行 OLAP 类型的查询，但在 OLTP 类型的场景下表现平平。相比之下，Hologres 支持更加全面的 OLTP 和 OLAP 场景，并具有更好的可扩展性。
3. 社区支持和生态系统：Clickhouse 的社区非常活跃，有大量开源组件可以与其集成，包括各种 BI 工具和 ETL 工具等；而 Hologres 相对较新，目前社区和生态系统还比较小，但得益于其基于 PostgreSQL 的架构，可以使用 PostgreSQL 生态系统中的很多工具和组件。
综上所述，Hologres 和 Clickhouse 在设计理念、执行效率和生态系统等方面存在一些差异，用户需要根据自身的业务场景和需求选择适合自己的方案。
十、clickhouse与hbase区别？
Hbase作为一款NoSQL，也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理HDFS不足的地方。
Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。