为什么 ClickHouse 如此快速？
它被设计成一个快速的系统。在开发过程中，查询执行性能一直是首要考虑的优先级，但也考虑了其他重要特性，如用户友好性、可扩展性和安全性，使 ClickHouse 成为一个真正的生产系统。
ClickHouse 最初是作为一个原型构建的，它的单一任务就是尽可能快速地过滤和聚合数据。这正是构建典型分析报告所需做的，也是典型 GROUP BY 查询所做的。ClickHouse 团队做出了几个高层次的决策，这些决策组合在一起使得实现这一任务成为可能：
列式存储 : 源数据通常包含数百甚至数千列，而报告可能只使用其中的几列。系统需要避免读取不必要的列，否则大部分昂贵的磁盘读取操作将被浪费。
索引 : ClickHouse 在内存中保留数据结构，允许不仅读取使用的列，而且只读取这些列的必要行范围。
数据压缩 : 将同一列的不同值存储在一起通常会导致更好的压缩比（与行式系统相比），因为在实际数据中列通常对相邻行有相同或不太多的不同值。除了通用压缩之外，ClickHouse 还支持 专用编解码器，可以使数据更加紧凑。
向量化查询执行 : ClickHouse 不仅以列的形式存储数据，而且以列的形式处理数据。这导致更好的 CPU 缓存利用率，并允许使用 SIMD CPU 指令。
可扩展性 : ClickHouse 可以利用所有可用的 CPU 核心和磁盘来执行甚至是单个查询。不仅在单个服务器上，而且在集群的所有 CPU 核心和磁盘上。
但许多其他数据库管理系统也使用类似的技术。真正使 ClickHouse 脱颖而出的是 对底层细节的关注。大多数编程语言为最常见的算法和数据结构提供了实现，但它们往往过于通用而无法高效。每个任务都可以被视为具有各种特征的景观，而不是仅仅随意投入某个实现。例如，如果您需要一个哈希表，这里有一些关键问题需要考虑：
- 选择哪种哈希函数？
- 冲突解决算法：开放寻址还是链接？
- 内存布局：一个数组用于键和值还是分开的数组？它会存储小值还是大值？
- 填充因子：何时以及如何调整大小？在调整大小时如何移动值？
- 是否会移除值，如果会，哪种算法会更好？
- 我们是否需要使用位图进行快速探测，字符串键的内联放置，对不可移动值的支持，预取和批处理？
哈希表是 GROUP BY 实现的关键数据结构，ClickHouse 会根据每个特定查询自动选择 30 多种变体 中的一种。
算法也是如此，例如，在排序中，您可能会考虑：
- 将要排序的是数字数组、元组、字符串还是结构？
- 所有数据是否完全可用于 RAM？
- 我们需要稳定排序吗？
- 我们需要完全排序吗？也许部分排序或第 n 个元素就足够了？
- 如何实现比较？
- 我们正在对已经部分排序的数据进行排序吗？
他们所依赖的算法根据其所处理的数据特性，往往可以比通用算法做得更好。如果事先真的不知道，系统可以尝试各种实现，并在运行时选择最佳的一种。例如，看一篇关于 ClickHouse 中 LZ4 解压缩是如何实现的文章。
最后但同样重要的是，ClickHouse 团队始终关注互联网上人们声称他们提出了最佳的实现、算法或数据结构来做某事，并尝试它。这些声称大多是虚假的，但有时你确实会找到一颗宝石。
- 设计系统时要考虑到底层细节。
- 基于硬件能力进行设计。
- 根据任务的需求选择数据结构和抽象。
- 为特殊情况提供专门化。
- 尝试您昨天阅读的关于新的“最佳”算法。
- 根据统计数据在运行时选择算法。
- 在真实数据集上进行基准测试。
- 在 CI 中测试性能回归。
- 测量并观察一切。