在大数据领域，ClickHouse的应用实践有哪些具体案例？
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本文共计3209个文字，预计阅读时间需要13分钟。
一、序言+面向大数据量查询数据库，优势是在较大数据量（千级别）的前提下具有很好的查询性能。
二、应用场景+ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，整体来说，充分满足以下特点：使用
面向大数据量查询数据库，优点是在较大数据量（千万级）的前提下具有较好的查询性能。
1、应用场景ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
- 事务型数据库表通过连表查询转换成宽表
- 聚合（统计）计算使用较多
- 对查询效率要求较高，有限时间范围内能够容忍非幂等性查询（最终一致性）
大多数学习ClickHouse是从OLTP数据库开始的，比如Mysql数据库。对于千万级别的数据，以InnoDB为存储引擎的表，仅仅是统计表行数这一需求，执行效率很低，对于一些聚合函数，相应延迟同样无法接受。
提高数据库硬件水平，一定程度上能够改善查询效率问题，但仍然不能彻底解决查询效率问题。ClickHouse一推出就大火更加印证开发者在较大数据量的前提下希望有个合理查询效率的需求是多么的急切。
以典型的Mysql数据库读写分离为例，横向对比ClickHouse，对比Mysql为何查询慢以及ClickHouse为何查询要快，在此基础上综合考虑OLTP如何与OLAP协同工作。
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一、序言+面向大数据量查询数据库，优势是在较大数据量（千级别）的前提下具有很好的查询性能。
二、应用场景+ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，整体来说，充分满足以下特点：使用
面向大数据量查询数据库，优点是在较大数据量（千万级）的前提下具有较好的查询性能。
1、应用场景ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
- 事务型数据库表通过连表查询转换成宽表
- 聚合（统计）计算使用较多
- 对查询效率要求较高，有限时间范围内能够容忍非幂等性查询（最终一致性）
大多数学习ClickHouse是从OLTP数据库开始的，比如Mysql数据库。对于千万级别的数据，以InnoDB为存储引擎的表，仅仅是统计表行数这一需求，执行效率很低，对于一些聚合函数，相应延迟同样无法接受。
提高数据库硬件水平，一定程度上能够改善查询效率问题，但仍然不能彻底解决查询效率问题。ClickHouse一推出就大火更加印证开发者在较大数据量的前提下希望有个合理查询效率的需求是多么的急切。
以典型的Mysql数据库读写分离为例，横向对比ClickHouse，对比Mysql为何查询慢以及ClickHouse为何查询要快，在此基础上综合考虑OLTP如何与OLAP协同工作。