这是我的第88篇原创
昨天参加了ClickHouse第二次线上大会，绝大多数时间都是俄罗斯老哥飙着带拐弯的俄罗斯口音英语，有点蒙圈。本来还想偷师，结果水平实在是不行，没听懂。
好在之前就已经了解过一些，要不昨天还白听了。
OLAP届的新秀
数据处理现在还是分为OLTP和OLAP。
OLTP（在线事务处理）优化的方向是高并发、高可用，是精确，是各种增删改查。所以面临和解决的问题都是怎么解决高并发下的增删改查，怎么解决脏读、脏写，保证数据一致性等问题。
OLAP（在线分析处理）的优化方向则是高速数据处理能力、高速读取能力。一般又分为两个优化方向，一个是预先计算好各个维度的数据，存成CUBE，分析的时候直接查询结果就行，这是MOLAP（Multidimensional OLAP，多维在线分析处理），典型代表的是Kylin。一个是结构化存好，然后用尽各种方法优化，分析的时候拼命计算，这是ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析处理），典型代表就是ClickHouse了。
ClickHouse有多火？在大数据领域，这个CK可是比内裤的CK更有吸引力的多！给你两张图感受一下：
注意看最后一个哈，经验不限，20-40K！
ClickHouse的特性
我以前是非常摒弃ROLAP的，因为实在是太慢了。ROLAP都是现算的，以前的套路基本都是生成一个巨复杂的sql扔到数据库里跑，那样能不慢么？
但是这个ClickHouse却不一样，它最显著的特性就是快！这不科学啊！
上图来自于Clickhouse-百分点分享
虽然各种测评都会选择偏向自己的指标，但是这也太悬殊了吧？ClickHouse的创始人yandex公司的同事出来解释过，有点让我失望，并不是一个非常牛的算法或者方案，而是从硬件开始向上一点一点的优化。是不是特别惊讶？
所以ClickHouse另外一个特性就是独立，不需要任何组件的依赖，貌似现在都有往这方面发展的趋势，比如Doris也是不需要依赖的。我们知道Kylin是需要依赖Hbase的。这就会引起各种各样的组件版本问题。想想就头大！
ClickHouse在运行的时候，会用掉服务器的所有资源，不仅仅是内存哦！甚至你查一个简单但是数据，都会吃掉50%以上的CPU！！！
另外，CK还有以下特性：
- PB级数据处理能力
- 列式数据存储
- 优秀的数据压缩
- 多核并行处理
- 多服务器分布式处理
- SQL支持（部分语句有点怪）
- 向量化引擎
- 支持实时数据更新
- 高吞吐写入
- 近似计算
- 少依赖，上手非常容易
至于不支持事务处理、不太支持删除、修改等问题，这根本就是不OLAP的需要好么？虽然说数仓也偶然会有改数据的可能，但要支持的那么好干啥？对吧？
ClickHouse的应用和支持
ClickHouse有中文社区，点击访问ClickHouse中文社区。
ClickHouse除了完成ROLAP基础操作之外，还可以结合各种技巧完成各种骚操作。
苏宁用CK结合bitmap做标签圈人和用户画像：
腾讯用CK来做实时、精准的游戏在线实时OLAP分析：
字节用CK搭建数据中台。
