简介
ClickHouse是一个开源列式数据库管理系统（DBMS），用于在线分析处理（OLAP）：
简而言之，CK本质上就是DBMS，起源于mysql。重要特点就是：数据按列存储，适合于OLAP在线分析处理，查询列的速度非常之快，节省大量的IO资源。（其实和hudi有点像，hudi就是行写入、列查询）
同一列保存在同一个数据文件当中，便于数据的压缩存储！
本质上，CK的数据类型和C++相似，因为CK就使用C++写的。
ClickHouse 与表函数
表函数 (Table Function)
表函数是一种数据库函数，它返回一个可以像操作常规数据库表那样操作的行集。其主要目的是能够将函数的输出作为一个表来使用。这意味着我们可以使用SQL查询来读取和处理这些函数的输出。
ClickHouse 与表函数
ClickHouse的特点之一是其广泛的表函数支持。这些表函数允许管理员用户从各种数据源（例如文件、URL、外部数据库、大数据框架等）读取数据，并将这些数据作为表来处理。例如，管理员用户可以使用表函数从一个文件或HTTP URL中读取数据，然后直接在ClickHouse中对该数据进行查询，而无需先导入数据。
DBMS 和大数据框架的整合
ClickHouse为了提高灵活性和扩展性，提供了与其他DBMS和大数据框架的整合功能。例如，ClickHouse可以与Kafka、HDFS、MySQL等进行交互。表函数在这方面发挥了关键作用，它们使得从这些系统中读取数据变得异常简单。通过表函数，ClickHouse可以轻松地与其他系统进行交互，从而实现数据的即时查询和分析，而无需事先进行数据迁移或转换。
CK存储引擎及Primary Key
CK使用了一种名为MergeTree的数据结构和存储引擎：
MergeTree存储引擎
Parts 和 Granules
合并Parts
PRIMARY KEY in ClickHouse
为什么与MySQL中的PRIMARY KEY不同
CK的 PRIMARY KEY 和 稀疏索引
让我们通过CK中的块，进一步了解CK的主键：
块之间的顺序:
块合并:
MySQL的聚集索引与ClickHouse的PRIMARY KEY:
再理解二者PK的区别：
MySQL的PRIMARY KEY（聚集索引）和ClickHouse的PRIMARY KEY都能实现数据跳过和减少存储需求的效果，但它们是为了不同的工作负载而优化的。
可以这么理解：MySQL的PRIMARY KEY是全能型设计，旨在优化随机访问和事务性查询。而ClickHouse的PRIMARY KEY是专攻型设计，特别优化了大数据分析的工作负载。
ClickHouse中数据写入和存储的过程
总结
ClickHouse是一个高性能的分析数据库，适合实时或近实时的大数据查询。如果我们的目标是进行高速分析和查询，而不仅仅是数据存储和同步，那么使用ClickHouse可能会有帮助。我们可以将数据从数据库同步到ClickHouse，并使用ClickHouse的强大查询能力进行分析。
然而，如果只需要数据存储和简单的查询功能，直接使用Mysql / Hudi可能更加简洁和高效。只有需要高速、复杂的实时查询时，考虑使用ClickHouse。
