列式数据库ClickHouse，大宽表聚合、报表一下全搞定-云智核

列式数据库ClickHouse，大宽表聚合、报表一下全搞定

发布时间：2025-11-05 01:28:07 来源：云智核作者：数据库

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：

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！

ClickHouse是一款由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发的云南idc服务商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/

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、站群服务器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。

面向列的数据库更适合 OLAP 场景：它们处理大多数查询的服务器托管速度至少快 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！

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：」

「Elasticsearch：」

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！

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！

随便看看