ClickHouse_ZH_官方中文文档_v21.10（版本v21.10，发布日期2021-10-16).pdf
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简介：
本PDF文档为ClickHouse数据库官方发布的v21.10版本的中文指南，包含该版本的新特性、优化及更新说明等信息。发布时间为2021年10月16日。
ClickHouse是一个专为在线分析（OLAP）设计的高性能列式数据库管理系统(DBMS)。相比传统的行式数据库如MySQL、Postgres和MS SQL Server，它采用了更为高效的列存储方式，在处理大数据分析时具有显著优势。
在传统行式数据库中，数据以行为单位进行物理存储；而在ClickHouse这样的列式数据库中，则是按列来组织数据的存储结构。这意味着每一列的数据都被集中存放在一起，从而使得对某一特定列的查询可以更快速地读取大量数据并高效处理。
OLAP场景的特点包括：
1. 高频度的大批量（>1000行）数据读取需求。
2. 数据写入后一般不进行修改以支持高效的读操作。
3. 查询时通常只需提取少数列的数据，而不需要整个记录的所有信息。
4. 表结构宽且包含大量列，但查询频率相对较低。
5. 对简单查询的延迟容忍度较高（约50毫秒）。
6. 数据类型较为单一，如数字和短字符串为主。
7. 高吞吐量的查询处理能力，每秒钟能够处理数亿行数据。
8. 不强调事务处理和数据一致性保证。
9. 查询通常针对大型表进行，并且结果集相对较小，往往经过过滤或聚合操作。
列式数据库在OLAP场景中的优势在于：
1. 只读取需要的特定列，减少IO操作次数，提高效率。
2. 列存储方式有利于压缩技术的应用，降低数据占用空间需求并进一步优化IO性能。
3. 压缩后的数据能够更好地利用系统缓存机制加快查询速度。
4. 即使面对大量解压请求也能保持快速处理能力。
例如，在分析广告平台ID数量时，列式存储可以迅速对大量数据进行解压和计算。这使得单台服务器每秒能处理数十亿行的查询任务成为可能，大大优于传统OLTP或Key-Value数据库在类似场景下的表现。
ClickHouse v21.10版本提供了详细的中文文档来阐述其设计理念、优势及适用范围等内容，这对于理解如何利用列式数据库进行大数据分析具有重要的指导意义。无论是开发者、数据分析师还是数据库管理员都能从中受益，并学会优化查询性能和提升数据分析效率的方法。
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