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列式数据库ClickHouse，大宽表聚合、报表一下全搞定
发布时间：2025-11-04 12:55:30 来源：技术快报 作者：数据库
一、列式前言
现在数据库的数据种类也是特别的多，大致的库C宽表类别包括：
关系型数据库（ MySQL、Oracle、聚合PostgreSQL）。报表非关系型数据库（Redis、下全MongoDB、搞定Cassandra、列式Neo4j）。数据全文搜索引擎和分布式文档存储系统（Elasticsearch ）。库C宽表列式数据库（ClickHouse）。聚合每种都在各自的报表领域表现出色，但当涉及到大规模数据分析和复杂查询时，下全ClickHouse 出现在了舞台上。搞定
ClickHouse 使用列式存储，列式这意味着它可以高效地执行聚合、过滤和排序操作。
「面试经常问到大宽表查询聚合怎么办，这不是解决方案来了嘛！！」
今天我们就一起来深入了解一下ClickHouse ！看的人多的话，下期出实战哈！
二、ClickHouse简介
ClickHouse是一款由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发的源码库开源列式数据库管理系统（DBMS）。发布于2016年，是使用 C++ 编程语言开发的。它的设计目标是用于高性能的大规模数据分析和查询，类似SQL语法降低开发和学习成本。
「ClickHouse 是用于实时应用程序和分析的速度最快、资源效率最高的开源数据库。」
「Github的start数量已经：30.6k」
官网地址：https://clickhouse.com/
三、OLAP
简介
说起列式数据库，就不得不说OLAP，列式型数据库天然适合OLAP场景，下面我们一起了解一下什么是OLAP！
OLAP（联机分析处理）是一种强大的数据处理分析方法，特别适用于需要深入探索大量多维数据的应用场景，如业务智能、数据仓库、销售分析、财务报告等。OLAP 技术允许用户从不同的角度、云服务器提供商维度和层次来查看和分析数据，以发现潜在的关联、趋势和模式，从而更好地做出决策。
场景特性
表很“宽”，这意味着它们包含大量列。数据集很大，处理单个查询时查询需要高吞吐量（每台服务器每秒高达数十亿行）。列值相当小：数字和短字符串（例如，每个 URL 60 字节）。查询提取大量行，但只提取一小部分列。对于简单查询，允许 50 毫秒左右的延迟。每个查询有一张大表；除了一张大表外，所有表都很小。查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合单个服务器的 RAM。查询相对较少（通常每台服务器每秒数百个查询或更少）。插入发生在相当大的批次（> 1000 行）中，而不是单行。事务不是必须的。为什么适合OLAP
面向列的数据库更适合 OLAP 场景：它们处理大多数查询的云服务器速度至少快 100 倍。下面详细解释了原因，但事实更容易直观地展示：
制作了一个动态图片能够直观的看到比行式数据库效率高很多！
四、业务场景
我们单独讲业务场景的话有点单调，我们一般喜欢拿它和Elasticsearch 进行比较！
ClickHouse 和 Elasticsearch 都是用于数据存储和查询的强大工具，但它们在业务场景和使用方面有一些不同之处。
以下是 ClickHouse 和 Elasticsearch 的业务场景对比：
「ClickHouse：」
数据仓库和大规模数据分析：ClickHouse 是一个出色的大规模数据分析工具，特别适用于存储和查询历史数据。它支持复杂的 SQL 查询，可以执行聚合、过滤、排序等操作，是构建数据仓库的理想选择。时序数据分析：ClickHouse 的列式存储结构和高性能使其非常适合处理时序数据，如传感器数据、监控数据、日志数据等。报表生成：如果你需要生成复杂的报表和分析结果，ClickHouse 可以提供高性能的数据检索和处理能力。数据压缩和存储优化：ClickHouse 使用快速压缩算法，可以大幅减小存储空间占用，降低硬件成本。复杂查询：ClickHouse 支持复杂的查询和聚合操作，适用于需要深入分析数据的场景。「Elasticsearch：」
全文搜索和文本分析：Elasticsearch 是一个出色的全文搜索引擎，专注于文本数据的高级搜索、分析和相关性排序。它通常用于构建搜索引擎、日志分析和全文搜索应用。实时数据分析：Elasticsearch 支持实时数据分析，可以实时监控、查询和可视化数据。它在监控、日志分析和实时数据仓库等场景中表现出色。数据探索：Elasticsearch 提供了灵活的数据探索能力，用户可以通过自由组合查询条件来探索数据。非结构化数据：Elasticsearch 适用于非结构化或半结构化数据，如日志、社交媒体数据、文档等。数据可视化：结合 Kibana 工具，Elasticsearch 可以用于创建交互式数据可视化仪表板。高并发查询：相对于ClickHouse 更适合高并发下的查询。五、拓展
当然我们也有列式存储，字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级，于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目，并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本，5月底正式对外开源。
ByConity官网地址：https://byconity.github.io/zh-cn/。
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库，它采用计算-存储分离的架构，支持多个关键功能特性，如「计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性」等。
通过利用主流的 OLAP 引擎优化，如「列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化」等，ByConity 可以提供「优异的读写性能」。
ByConity
字节也在内部准备从ClickHouse 全面切换为ByConity。
我们本次了解一下ClickHouse，后面再深入学习一下ByConity！
五、总结
综上所述，ClickHouse 更适用于大规模数据分析、数据仓库、复杂查询、大宽表聚合、报表等场景，而 Elasticsearch 更适用于全文搜索、实时数据分析、日志分析和数据探索等场景。
大家根据自己的业务具体使用那个即可！
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