首页/数据/数仓建模速查/ClickHouse:列存向量化分析引擎
湖仓与引擎63 条

ClickHouse:列存向量化分析引擎

ClickHouse 单机即可跑出高吞吐扫描性能:列式存储、向量化执行、稀疏索引;适合日志分析与宽表聚合,分布式部署需额外关注集群与副本。

数仓建模速查数据更新于 2026-10-12
存储列式
执行向量化
索引稀疏主键索引
场景明细聚合/日志分析

建表与查询

建表与查询
CREATE TABLE dw.trade_order
(
  dt Date,
  order_id String,
  store_id String,
  pay_amt Decimal(18, 2)
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(dt)
ORDER BY (store_id, dt);

SELECT store_id, sum(pay_amt) FROM dw.trade_order WHERE dt = '2026-10-12' GROUP BY store_id;
ClickHouse 更适合单表宽表聚合;多表 join 能力与关系库不同,建模时常做预关联。

易错点

  • 把大量复杂 join 交给 ClickHouse,性能不如按宽表建模

数据来源与参考

  • ClickHouse 官方文档:Introduction
​‌‌​​‌​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​‌​‌‌‌​​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌​‌