分片副本表结构
PARTITION BY toYYYYMM(time) 按日期分区，每月一个分区
排序键设计完整：覆盖了主要查询维度
ReplacingMergeTree 避免重复统计
- 核心组件比喻
节点（Node）
相当于一个仓库，可以存储货物（数据），并且能自己处理打包、查询任务。
比如你在全国有 10 个仓库，每个仓库就是一个节点。
分片（Shard） - 假设你的订单数据量太大，一个仓库放不下，于是你把数据按规则拆分。
- 例如：按客户所在省份分片，北京的数据放在分片1，上海的数据放在分片2。
- 每个分片可能由一个或多个仓库（节点）负责。
副本（Replica）
- 为了防止某个仓库着火或宕机导致数据丢失，你在另一个地方建立备份仓库，存一模一样的数据。
- 比如北京分片的数据，除了仓库A存一份，还在仓库B存一份完全相同的。
- A 是主副本，B 是副本，它们互为副本。
ClickHouse 就是： - 把大数据分片存储（并行处理查询更快）
- 每个分片有副本（高可用、可负载均衡）
- 所有节点组成一个集群，对外像一个整体数据库。
视图
引用 clicks 的数据
SETTINGS index_granularity = 8192 详解
8192 = 2¹³ 每个颗粒大小 ≈ 8192行 × 平均行大小
什么是 Granularity（粒度）？ - 在 ClickHouse 中，数据在磁盘上按颗粒（granule）存储
- 每个颗粒是物理上连续存储的一组行
- index_granularity = 8192 表示：每个索引颗粒包含 8192 行数据
