OLAP黑马利器ClickHouse实战应用
极简，几乎是所有工具类产品的终极目标。
对于数据库工具而言尤为如此：
应对多样化的数据分析场景，需要简洁、统一的大数据分析体系
数据查询秒级响应，以保证企业管理者和相关业务人员的工作效率
数据报表建设多维且全面，同时满足业务快速迭代的竞争需求
数据库软件极易上手，操作简便，运维成本低
随着数字化社会构建进程的加速推进，数据的价值更加凸显，并在政策层面获得国家肯定：在十四五规划中，数据与土地、劳动力、资本、技术并列为六大要素。前瞻未来，数据价值挖掘和沉淀将成为大数据前进的重要方向。国际著名管理咨询公司麦肯锡认为，构建大数据级高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。
而今，现代企业内部不同层级存在着多元的数据分析需求：管理层需要功能强大的管理驾驶舱；业务人员和项目经理需要实时、丰富的报表；数据分析师需要灵活的交互式BI分析平台；还有审计人员希望查看全量的历史统计数据。
为了满足多样化的业务场景需求，搭建数据分析平台也就成了不少企业的共同选择，但引进不同性能和功用的数据库软件也存在着明显弊端：一方面在一定程度上拔高了系统运维成本，另一方面数据冗余和数据结果呈现不一致的隐患还需要相关业务人员做更多的补救和调整工作，这显然和企业提质增效的时代需求相背离。
尽可能选择一套能够满足企业多种业务场景需求的软件系统才是摆这种困境的解决之道。
01
行业翘楚ClickHouse
ClickHouse作为OLAP领域的业界黑马，深受一线大厂的青睐：
今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。
腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。
携程内部从18年7月份开始接入试用，目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。
快手内部也在使用ClickHouse，存储总量大约10PB，每天新增200TB，90%查询小于3S。
（100M数据集跑分结果，1亿数据查询速度：ClickHouse比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍！）
ClickHouse 摒弃了Hadoop生态，采用独特的列式存储方式以及高达数十倍压缩算法以及单节点的多核并行处理方式成就了ClickHouse每秒每台服务器处理数亿至十多亿行和数千兆字节的数据，比传统方法快100-1000倍：应对20亿行以下的数据量级查询，90%可以在亚秒返回结果，且无须对数据进行任何预处理加工，能够完全自主实现高可用，性能更是超过了目前市场上可比的面向列的DBMS。在不同场景多样化表引擎能够将自身性能发挥到极致，多主架构更是尤为适合数据中心、异地多活的场景。
具体到落地执行，ClickHouse在哪些场景会更加适用？部署的时候需要注意哪些关键点？如何和现有技术实现更好的融合？
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我为什么推荐你学这门课
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（3）应用实践篇
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05
你将收获
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