一、ClickHouse简介
1、基础简介
Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。
下载仓库：https://repo.yandex.ru/clickhouse
中文文档：https://clickhouse.yandex/docs/zh/
2、数据库特点
列式数据库
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。
数据压缩
在一些列式数据库管理系统中不是用数据压缩。但是, 数据压缩在实现优异的存储系统中确实起着关键的作用。
数据的磁盘存储
许多的列式数据库只能在内存中工作，这种方式会造成比实际更多的设备预算。ClickHouse被设计用于工作在传统磁盘上的系统，它提供每GB更低的存储成本。
多核心并行处理
大型查询可以以很自然的方式在ClickHouse中进行并行化处理，以此来使用当前服务器上可用的所有资源。
多服务器分布式处理
在ClickHouse中，数据可以保存在不同的shard上，每一个shard都由一组用于容错的replica组成，查询可以并行的在所有shard上进行处理。
支持SQL和索引
ClickHouse支持基于SQL的查询语言，该语言大部分情况下是与SQL标准兼容的。支持的查询包括GROUPBY，ORDERBY，IN，JOIN以及非相关子查询。不支持窗口函数和相关子查询。按照主键对数据进行排序，这将帮助ClickHouse以几十毫秒的低延迟对数据进行特定值查找或范围查找。
向量引擎
为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理。
实时的数据更新
ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。
二、Linux下安装流程
1、下载仓库
curl -s
https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo os=centos dist=7 bash
2、查看安装包
sudo yum list ‘clickhouse*’
3、安装服务
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
4、查看安装列表
sudo yum list installed ‘clickhouse*’
控制台输出
Installed Packages
clickhouse-client.noarch
clickhouse-common-static.x86_64
clickhouse-server.noarch
5、查看配置
cd /etc/clickhouse-server/
vim config.xml
数据目录：/var/lib/clickhouse/
临时目录：/var/lib/clickhouse/tmp/
日志目录：/var/log/clickhouse-server
HTTP端口：8123
TCP 端口：9000
6、配置访问权限
config.xml文件中去掉下面配置的注释。
<listen_host>::</listen_host>
7、启动服务
/etc/rc.d/init.d/clickhouse-server start
8、查看服务
ps -aux |grep clickhouse
三、基础操作
1、建表语句
CREATE TABLE cs_user_info (
id UInt64,
user_name String,
pass_word String,
phone String,
email String,
create_day Date DEFAULT CAST(now(),‘Date’)
) ENGINE = MergeTree(create_day, intHash32(id), 8192)
注意事项：官方推荐引擎，MergeTree
Clickhouse 中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎。MergeTree引擎系列的基本理念如下。当你有巨量数据要插入到表中，你要高效地一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进存储，这种策略会高效很多。
2、批量写入
INSERT INTO cs_user_info
(id,user_name,pass_word,phone,email)
VALUES
(1,‘cicada’,‘123’,‘13923456789’,‘cicada@com’),
(2,‘smile’,‘234’,‘13922226789’,‘smile@com’),
(3,‘spring’,‘345’,‘13966666789’,‘spring@com’);
3、查询语句
SELECT * FROM cs_user_info ;
SELECT * FROM cs_user_info WHERE user_name=‘smile’ AND pass_word=‘234’;
SELECT * FROM cs_user_info WHERE id IN (1,2);
SELECT * FROM cs_user_info WHERE id=1 OR id=2 OR id=3;
查询语句和操作MySQL数据库极其相似。