ClickHouse OLAP 数据仓库在互联网大规模分析场景下性能优化与查询加速实践经验分享随着互联网业务数据量激增,从海量日志、用户行为、交易流水到广告点击、物联网监控,企业需要对 PB 级别数据进行实时分析和报表计算。ClickHouse 作为高性能列式存储 OLAP 数据库,具备极高的吞吐能力、压缩率和查询性能,但在海量数据落地时,仍面临存储优化、查询性能、数据分区、索引策略、并行执行、物理资源调优和多用户并发隔离等问题。本文结合互联网大规模 ClickHouse 实战经验,分享数据建模、分区设计、MergeTree 表优化、物化视图、索引和查询加速、集群水平扩展、高并发控制以及监控告警等