ClickHouse原理解析与应用实践

(副标题)：无 ;

(作者): 朱凯 ;

内容简介：

​ 第2章　ClickHouse架构概述
随着业务的迅猛增长，Yandex.Metrica目前已经成为世界第三大Web流量分析平台，每天处理超过200亿个跟踪事件。能够拥有如此惊人的体量，在它背后提供支撑的ClickHouse功不可没。ClickHouse已经为Yandex.Metrica存储了超过20万亿行的数据，90%的自定义查询能够在1秒内返回，其集群规模也超过了400台服务器。虽然ClickHouse起初只是为了Yandex.Metrica而研发的，但由于它出众的性能，目前也被广泛应用于Yandex内部其他数十个产品上。
初识ClickHouse的时候，我曾产生这样的感觉：它仿佛违背了物理定律，没有任何缺点，是一个不真实的存在。一款高性能、高可用OLAP数据库的一切诉求，ClickHouse似乎都能满足，这股神秘的气息引起了我极大的好奇。但是刚从Hadoop生态转向ClickHouse的时候，我曾有诸多的不适应，因为它和我们往常使用的技术“性格”迥然不同。如果把数据库比作汽车，那么ClickHouse俨然就是一辆手动挡的赛车。它在很多方面不像其他系统那样高度自动化。ClickHouse的一些概念也与我们通常的理解有所不同，特别是在分片和副本方面，有些时候数据的分片甚至需要手动完成。在进一步深入使用ClickHouse之后，我渐渐地理解了这些设计的目的。某些看似不够自动化的设计，反过来却在使用中带来了极大的灵活性。与Hadoop生态的其他数据库相比，ClickHouse更像一款“传统”MPP架构的数据库，它没有采用Hadoop生态中常用的主从架构，而是使用了多主对等网络结构，同时它也是基于关系模型的ROLAP方案。这一章就让我们抽丝剥茧，看看ClickHouse都有哪些核心特性。

目录预览：

​ ClickHouse原理解析与应用实践
第1章 ClickHouse的前世今生
1.1 传统BI系统之殇
1.2 现代BI系统的新思潮
1.3 OLAP常见架构分类
1.4 OLAP实现技术的演进
1.5 一匹横空出世的黑马
1.5.1 天下武功唯快不破
1.5.2 社区活跃
1.6 ClickHouse的发展历程
1.6.1 顺理成章的MySQL时期
1.6.2 另辟蹊径的Metrage时期
1.6.3 自我突破的OLAPServer时期
1.6.4 水到渠成的ClickHouse时代
1.7 ClickHouse的名称含义
1.8 ClickHouse适用的场景
1.9 ClickHouse不适用的场景
1.10 有谁在使用ClickHouse
1.11 本章小结
第2章 ClickHouse架构概述
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