比MySQL快800倍的数据库：ClickHouse的性能秘密

前言

当传统数据库在处理亿级数据查询时陷入性能瓶颈，一家俄罗斯互联网巨头却默默开发出了一款能比Vertica快5倍、比MySQL快800倍的分析型数据库。

"每天处理超过1000亿条记录，支持近400台服务器集群，历史总记录超过13万亿条。"这是ClickHouse在Yandex.Metrica中的实际应用规模。

2016年开源后，ClickHouse在全球范围内迅速获得了技术界的关注。它不仅被欧洲核子研究中心用于保存粒子对撞机产生的大量实验数据，每年处理PB级别的数据存储，还在中国被腾讯、新浪、阿里等众多互联网公司广泛应用于实时数据分析场景。

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一、简介

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS） ，专为联机分析处理（OLAP） 场景而设计。它的名字源自俄语"ClickHouse"（КликХаус），字面意思就是"快速的房子"。ClickHouse使用标准SQL作为查询语言，通过列式存储、向量化执行引擎和高度优化的数据压缩，实现了比传统行式数据库快数百倍的查询性能。

ClickHouse并非传统意义上的数据仓库，而是作为数据分析的"最后一公里"引擎，需要与数据导入工具、调度系统等配合使用，构建完整的数据分析平台。

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官网：clickhouse.com/clickhouse

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二、发展历程

2.1 创始人

ClickHouse的灵魂人物是Alexey Milovidov，一位高性能C++、分析应用和SQL数据库方面的专家。他于2008年加入俄罗斯互联网公司Yandex，带领团队从零开始用C++打造了这款革命性的数据库。

三位创始人：CEO Aaron Katz；CTO Alexey Milovidov；产品 Yury Izrailevsky

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2.2 产生背景

ClickHouse的故事始于俄罗斯的互联网公司Yandex。2008年，Yandex推出了网站分析服务Yandex.Metrica，类似于谷歌Analytics(GA)或百度统计。

最初，该系统使用MyISAM作为存储引擎，但随着数据量的增长，这种方案逐渐暴露出性能瓶颈。随后，Yandex开发了第二代解决方案Metrage，以及第三代方案OLAPServer。

ClickHouse是Yandex的第四代解决方案。它由Alexey Milovidov于2009年开始开发，最初是为了验证从非聚合数据中实时生成分析报告的可行性。

经过三年的研发，ClickHouse于2012年首次投入生产环境。2016年，Yandex决定将其开源发布到GitHub。

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2.3 版本演进

2013年 ：ClickHouse诞生于Yandex内部
2016年：

• 正式开源发布1.1.x系列，奠定列式存储引擎基础
• 第一个稳定版本1.0发布
• 支持基础MergeTree引擎、分区、排序和简单SQL接口

2018年：

• 发布第一个长期支持版本2.0
• 版本号重构为Year.Major.Minor.patch格式（如18.1.0）
• 引入ReplicatedMergeTree引擎和Distributed引擎，增强分布式能力

2020年：

• 发布第一个商业版本3.0
• 版本20.x开始支持窗口函数和资源隔离

2022年：

• 发布22.8 LTS版本
• 支持轻量级DELETE/UPDATE操作
• 日期类型扩展至1900-2299年范围

2023-2025年：

• 持续优化查询优化器、并行哈希连接
• 2025年最新版本25.2支持Parquet布隆过滤器和数据库备份引擎
• 2021年9月成立独立公司，专注云环境部署

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三、核心特点功能

1. 极致查询性能

• 列式存储+向量化执行引擎，秒级处理数十亿行数据
• 采用MPP架构，实现集群节点、多副本、多核CPU三级并行

2. 高效存储管理

• 数据压缩率可达5-10倍，大幅减少存储成本
• 支持多种压缩算法（LZ4、ZSTD等）

3. 灵活数据模型

• 支持复杂数据类型：Array、Tuple、Nested、JSON等
• 提供20+种表引擎，其中MergeTree系列为核心

4. 实时数据处理

• 支持每秒数亿行的数据写入吞吐量
• 数据写入即可查，适合实时分析场景

5. 分布式扩展能力

• 原生支持数据分片（Sharding）和复制（Replication）
• 通过ZooKeeper实现分布式协调

6. 标准SQL支持

• 支持标准SQL语法、窗口函数、子查询
• 内置数百个实用函数

7. 限制与不足

• 不支持完整ACID事务
• 行级UPDATE/DELETE性能较差（虽在持续改进）
• 不适合高并发点查和OLTP场景

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表：ClickHouse与传统数据库性能对比

数据库类型	1亿数据集查询时间	10亿数据集查询能力	适用场景
ClickHouse	约1秒	完全支持	实时分析、大数据查询
Vertica	约5.42秒	完全支持	商业分析
Hive	279秒	有限支持	批处理分析
MySQL	801秒	无法完成	事务处理

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四、各OLAP数据库对比

与ClickHouse类似的数据主要是分析型数据库，它们专注于海量数据的快速查询与分析（OLAP），但在技术路线和应用场景上各有侧重。

下面的表格整理了这类数据库中的主要代表及其核心特点：

数据库	类型	开源/商业	核心优势	代表用户
ClickHouse	列式OLAP	✅ 开源	极致性能（亚秒级查询） 高压缩率（10:1+） 开源生态活跃	Yandex、Netflix、腾讯、小米、滴滴
Apache Druid	列式OLAP	✅ 开源	实时摄入（秒级延迟） 高并发查询（10k+ QPS）	Airbnb、Uber、Netflix、LinkedIn
Apache Pinot	列式OLAP	✅ 开源	超低延迟（毫秒级） 自动分区	LinkedIn、Uber、TikTok
Amazon Redshift	云数据仓库	❌ 商业	无缝AWS集成 自动扩展	AWS全生态用户（Netflix、Airbnb）
Snowflake	云数据仓库	❌ 商业	多云支持 弹性计费	Salesforce、Adobe、Spotify
Google BigQuery	云数据仓库	❌ 商业	无服务器架构 PB级分析	Google Cloud用户（Spotify、NASA）

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1. 应用广度（行业覆盖）

• ClickHouse ：覆盖互联网、电商、金融、物联网 等全领域，开源用户量超10万+ （DB-Engines数据）
• Snowflake ：云数据仓库市场占有率35%+ （Gartner 2023），但商业闭源限制了技术深度探索
• Apache Druid ：实时分析场景 的首选（如广告点击流），但社区规模小于ClickHouse
• Pinot ：新兴但用户量增长快（LinkedIn、Uber已用），尚未达到ClickHouse的普及度

✅ 结论 ：ClickHouse在开源生态中应用最广，覆盖企业类型最全。

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2. 技术影响力（社区活跃度）

• ClickHouse GitHub ：⭐️ 19.8k stars | 📅 2023年新增1.2k stars（年增长22% ）
• Apache Druid：⭐️ 8.3k stars | 📅 2023年新增0.7k stars
• Snowflake ：商业产品，无公开社区数据 ，但企业级服务完善
• DB-Engines排名（2024）：

1. ClickHouse（OLAP类第1）
2. Snowflake（数据仓库类第1）
3. Apache Druid（OLAP类第3）

✅ 结论 ：ClickHouse在开源技术社区影响力上稳居第一。

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3. 性能实测对比（100亿行数据）

数据库	查询延迟（avg）	内存占用	适用场景
ClickHouse	120ms	低	通用分析、实时报表
Apache Druid	210ms	中	实时监控、事件分析
Snowflake	350ms	高	复杂ETL、多云分析
Amazon Redshift	420ms	高	传统数据仓库迁移

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🔍 如何选择适合你的数据库？

没有"最好"的数据库，只有最适合你场景的。你可以参考以下几点进行选择：

• 追求极致的查询速度，处理单表或宽表为主 ：ClickHouse 是首选。
• 需要高并发查询，同时有较多复杂关联分析 ：可以考察 Apache Doris 或云数仓。
• 需要查询多个不同来源的数据，进行交互式探索 ：Presto/Trino 的联邦查询能力很适合。
• 希望免运维、快速启动，且预算充足 ：直接使用 Snowflake、BigQuery 等云数仓服务。
• 涉及复杂的批处理、流计算或机器学习任务 ：Apache Spark 的生态更为全面。

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五、应用场景

基于其"高性能实时分析"的核心特性，ClickHouse广泛应用于以下六大领域，成为企业数据驱动决策的核心工具：

5.1 日志与监控数据分析

这是ClickHouse最经典的应用场景之一。企业可利用ClickHouse分析服务器日志、应用日志（如Nginx访问日志、Tomcat错误日志），快速统计PV/UV、错误率、响应时间分布等核心指标；同时可用于业务监控，如电商大促期间的订单量、支付成功率监控，实时生成Grafana、Superset等可视化仪表盘，及时发现异常并预警。

5.2 用户行为分析（UBA）

在互联网、电商等行业，ClickHouse可用于追踪用户点击流（Click Stream），分析用户路径（如从首页到下单的转化漏斗）、留存率、复购率等核心指标；结合A/B测试，可快速验证产品改版、营销策略的效果，为产品优化提供数据支撑。

5.3 商业智能（BI）与报表

ClickHouse常作为Power BI、Tableau、Quick BI等BI工具的核心数据源，支持实时报表生成和即席查询（Ad-Hoc Query），帮助业务人员快速获取数据洞察；同时可构建企业级数据仓库，整合销售、库存、用户等多业务线数据，支持多维OLAP分析，为管理层决策提供全面的数据支撑。

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5.4 大数据实时处理

与Flink、Spark等流处理框架集成，ClickHouse可作为实时数据处理的终端存储和分析节点。流处理框架完成数据清洗、转换后，将数据实时写入ClickHouse，支撑实时风控、动态定价、实时推荐等核心业务场景，实现"数据产生-处理-分析-决策"的全链路实时化。

5.5 物联网（IoT）数据分析

物联网设备产生的时序数据（如温度、湿度、设备状态）具有"海量、实时"的特点，ClickHouse可高效存储和分析这些数据，统计设备异常事件、健康度、能耗趋势等指标，支撑智能设备运维、能耗管理等业务场景。

5.6 机器学习与生成式AI支撑

随着AI技术的发展，ClickHouse也成为ML&GenAI场景的重要支撑工具。其高性能的向量搜索、即时聚合能力可加速模型训练数据的处理；Anthropic在Claude 4的研发和部署中，就借助ClickHouse实现了高效的数据处理，可见其在AI领域的价值。

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六、核心概念架构及原理

6.1 架构

1. 列式存储

数据按列独立存储，查询时只读取需要的列，大幅减少I/O开销。核心实现基于IColumn​接口，确保类型安全和向量化操作。

2. MergeTree引擎

ClickHouse最核心的存储引擎，特点包括：

• 数据分区：按时间或其他维度分区（Partition）
• 稀疏索引：只存储部分数据索引，节省空间
• 后台合并：自动合并小数据块（Parts）优化存储
• 排序键：数据按ORDER BY字段物理排序，加速查询

3. 分布式架构

┌─────────────────┐
│  Distributed表   │
│  (逻辑视图)      │
└─────────┬───────┘
          │
    ┌─────┴─────┐
    │  分片1    │  分片2    │  分片3
    │  副本1-1  │  副本2-1  │  副本3-1
    │  副本1-2  │  副本2-2  │  副本3-2
    └───────────┴───────────┴────────

• 分片：数据水平拆分
• 复制：通过ZooKeeper实现多副本同步

4. 物化视图（Materialized View）

预计算并存储复杂查询结果，显著提升查询性能。

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6.2 工作原理

ClickHouse的架构设计体现了现代分析型数据库的精髓。其整体架构可分为三层：查询处理层、存储层以及集成层。

此外，还有一个访问层，通过不同协议管理用户会话并与应用程序通信。系统还包含用于线程、缓存、基于角色的访问控制、备份以及持续监控的正交组件。

存储层是ClickHouse架构的核心，主要由MergeTree系列表引擎组成。这些表引擎基于LSM树的思想，将表拆分为按水平方向划分且有序的"parts"，这些parts会由后台进程持续合并。

每个MergeTree表在合并其输入parts的行方式上有所不同，例如可以对行进行聚合，或在过期时进行替换。除了MergeTree系列，还有用于加速或分布查询执行的专用表引擎，以及用于与外部系统进行双向数据交换的虚拟表引擎。

分布式能力是ClickHouse的另一大特色。它支持在多个集群节点之间对表进行分片和复制，以实现可扩展性和高可用性。分片的主要目的是处理超出单个节点容量的数据集，或者将某张表的读写负载分散到多个节点上。

ClickHouse可以在多种模式下运行：本地部署模式、云端模式、独立模式或进程内模式。这种灵活性使得它能够适应不同的部署环境和应用需求。

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七、下载安装

系统要求

• Linux（推荐Ubuntu、CentOS）
• 4GB以上内存
• x86-64或ARM64架构

安装方式（Linux）

方式一：RPM包安装

# 添加官方仓库
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo

# 安装
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

# 启动服务
sudo systemctl start clickhouse-server
sudo systemctl enable clickhouse-server

方式二：Docker部署（推荐）

# 拉取官方镜像
docker pull clickhouse/clickhouse-server

# 启动容器
docker run -d \
  --name clickhouse-server \
  -p 8123:8123 -p 9000:9000 \
  --ulimit nofile=262144:262144 \
  clickhouse/clickhouse-server

方式三：Tgz包手动安装

# 下载
curl -O https://packages.clickhouse.com/tgz/stable/clickhouse-common-static-24.3.2.23-amd64.tgz

# 解压并安装
tar -xzvf clickhouse-*.tgz
sudo ./clickhouse-*/install/doinst.sh

验证安装

# 使用客户端连接
clickhouse-client --password

# 查看版本
SELECT version();

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八、使用实例

实例1：创建数据库和表

-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS analytics;

-- 创建MergeTree表
CREATE TABLE analytics.user_log (
    user_id UInt32,
    event_date Date,
    action String,
    duration UInt32,
    region String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, user_id, action)
SETTINGS index_granularity = 8192;

-- 创建分布式表（集群环境）
CREATE TABLE analytics.user_log_all AS user_log
ENGINE = Distributed(default, analytics, user_log, rand());

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实例2：数据导入

# 从CSV文件导入
clickhouse-client --query="INSERT INTO analytics.user_log FORMAT CSVWithNames" < user_log.csv

# JSON格式插入
INSERT INTO analytics.user_log FORMAT JSONEachRow
{"user_id":1001, "event_date":"2025-12-15", "action":"login", "duration":120, "region":"BJ"}
{"user_id":1002, "event_date":"2025-12-15", "action":"purchase", "duration":300, "region":"SH"}

# 批量插入（推荐）
INSERT INTO analytics.user_log VALUES
(1003, '2025-12-15', 'browse', 60, 'GZ'),
(1004, '2025-12-15', 'search', 45, 'SZ'),
(1005, '2025-12-15', 'login', 100, 'BJ');

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实例3：基本查询

-- 查询最近7天活跃用户
SELECT 
    event_date,
    countDistinct(user_id) as active_users
FROM analytics.user_log
WHERE event_date >= today() - 7
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date;

-- 分析用户行为路径
SELECT 
    action,
    count() as action_count,
    avg(duration) as avg_duration
FROM analytics.user_log
WHERE event_date = '2025-12-15'
GROUP BY action
ORDER BY action_count DESC
LIMIT 10;

-- 使用物化视图加速查询
CREATE MATERIALIZED VIEW analytics.user_daily_stats
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY (event_date, region)
AS SELECT
    event_date,
    region,
    count() as total_events,
    sum(duration) as total_duration
FROM analytics.user_log
GROUP BY event_date, region;

-- 查询物化视图
SELECT * FROM analytics.user_daily_stats
WHERE event_date = '2025-12-15';

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实例4：Java应用集成

// 使用JDBC连接池
String jdbcUrl = "jdbc:clickhouse://localhost:8123/analytics";
ClickHouseDataSource dataSource = new ClickHouseDataSource(jdbcUrl);

// 批量插入优化
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
    PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(
        "INSERT INTO user_log SELECT * FROM input('user_id UInt32, event_date Date, action String, duration UInt32, region String')"
    );
  
    // 设置批量数据
    stmt.setObject(1, new ClickHouseWriter() {
        @Override
        public void write(ClickHouseOutputStream stream) throws IOException {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                // 写入二进制数据（RowBinary格式）
                stream.writeInt32(i);
                stream.writeDate(LocalDate.now());
                stream.writeString("action" + i);
                stream.writeInt32(100 + i % 1000);
                stream.writeString("Region" + i % 10);
            }
        }
    });
  
    stmt.executeUpdate();
}

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实例5：性能分析

-- 查看表大小和压缩率
SELECT 
    table,
    formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) AS compressed,
    formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) AS uncompressed,
    round(sum(data_compressed_bytes) / sum(data_uncompressed_bytes), 2) AS ratio
FROM system.columns
WHERE database = 'analytics'
GROUP BY table;

-- 查看查询性能
SELECT 
    query,
    query_duration_ms,
    read_rows,
    memory_usage
FROM system.query_log
WHERE event_time >= now() - INTERVAL 1 HOUR
ORDER BY query_duration_ms DESC
LIMIT 10;

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结束语

ClickHouse作为一款专为OLAP而生的列式数据库，凭借其极致的性能和灵活的架构，已经成为数据分析领域的重要基石。无论是实时报表、用户行为分析还是日志监控，ClickHouse都能提供亚秒级的查询响应。

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