clickhouse架构原理☼

1、clickhouse架构原理

ClickHouse是一个完全面向列式的分布◎式数据库。数据通过列存储，在查询过程中，数据通过数组来处理(向量或者列Chunk)。当进行查询时，操作被转发到数组上，而不是在特定的值上。因此被称为”向量化查询执行”，相对于实际的数据处理成本，向量化处理具有更低的转发成本。

这个设计思路并不是新的思路理念。历史可以追溯到“APL“编程语言时代：“A+“, “J“, “K“, and “Q“。数组编程广泛用于科学数据处理领域。而在关系型数据库中：也应用了“向量化“系统。

在加速查询处理上，有两种的方法：向量化查询执行和运行时代码生成。为每种查询类型都进行代码生成，去除所有的间接和动态转发处理。这些方法并不比其他方法好，当多个操作一起执行时，运行时代码生成会更好，可以充分累用CPU执行单元和Pipeline管道。

向量化查询卐执行实用性并不那么高，因为它涉及到临时向量，必须写到缓存中，并读取回来。如果临时数据并不适合L2缓存，它可能是一个问题。但是向量化查询执行更容易利用CPU的SIMD能力。一个研究论文显示将两个方法结合到一起效✪果会更好。ClickHouse主要使用向量化查询执行和有限的运行时代码生成支持(仅GROUP BY内部循环第一阶段被编译)。

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3、livehouse模式怎么开

我们在桌面找到并打开网易云音乐。

然后在主页面歌曲播放进度条右侧，点击音效图标，在弹出的音效中，往上拉，在所有音效中找到livehouse模式，单击即可选中并应用。这样就打开livehouse模式了！

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5、clickhouse基础知识

您好，ClickHouse是一个开源的列式分布式数据库管理系统，具有高性能、高可靠性、高扩展性等特点。以下是ClickHouse的基础知识：

1. 列式存储：ClickHouse采用列式☪存储，将数据按列存储，而非按行存储。这种存储可以提供更高的查询性能和更少的磁盘空间消耗。

2. 分布式架构：ClickHouse支持分布式部署，可以将数据分散在多个节点上，提高数据处理能力和可用性。

3. 大数据处理：ClickHouse可以处理大规模数据，支持海量数据的实时查询和分析。

4. SQL支持：ClickHouse支持SQL语言，使用类似于MySQL的语法进行数据操作。

5. 高性能查询：ClickHouse具有高性能的查询能力，可以快速进行复杂的数据查♡询和分析，并支持多种查询引擎，如MergerTree、AggregatingMergeTree、SummingMergeTree等。

6. 实时数据处理：ClickHouse支持实时数据处理，可以通过Kafka、Fluentd等工具实现数据的实时导入和查询。

7. 高可用性：ClickHouse支持多节点复制和故障转移，保证数据的高可用性和可靠性。

8. 开源：ClickHouse是一个开源项目，可以免费使用和修改，遵循Apache 2.0开源协议。