一、clickhouse特点？
以下是ClickHouse作为分析型数据库的特点：
1. 速度快
ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000倍，ClickHouse还是有非常大的优势：
100Million 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍
1Billion 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了
2. 功能多
ClickHouse支持数据统计分析各种场景
支持类SQL查询
支持繁多库函数（例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等）
支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)
支持数据库异地复制部署
3. 文艺范
不理睬Hadoop生态，走自己的路
目前任何具有x86_64，AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux，FreeBSD或Mac OS X上运行。
而ClickHouse的缺点：
不支持Transaction：想快就别想Transaction
聚合结果必须小于一台机器的内存大小：不是大问题
缺少完整的Update/Delete操作
支持有限操作系统
二、clickhouse是什么？
回答如下：ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统（DBMS），专门用于OLAP（在线分析处理）场景。它被设计为高性能、可扩展、可靠和易于部署的解决方案，能够处理海量数据并提供快速的查询和分析能力。
ClickHouse支持SQL查询、数据压缩、实时插入和更新、分布式存储和查询等功能，适用于多种应用场景，如日志分析、数据仓库、实时数据分析等。
三、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)。
四、hive相对clickhouse优势？
Hive相对于ClickHouse的优势主要在于：
1. SQL支持：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，它提供了类SQL语言HiveQL,可以方便地进行数据分析和查询。而ClickHouse则专注于实时查询，它的查询语言ClickHouse Query是基于列式存储的。
2. 数据量处理：Hive适合处理大规模数据集，因为它是基于MapReduce的分布式计算框架，可以在集群上并行处理海量数据。而ClickHouse则更适合处理小到中等规模的数据集，因为它的设计是为了在单个节点上高效查询。
3. 功能支持：Hive提供了很多高级特性，如分区、桶、合并、重写等，使得用户可以更加灵活地处理数据。而ClickHouse则专注于高性能和实时查询，对于一些高级特性的支持相对较少。
4. 生态系统：Hive拥有丰富的生态系统，包括各种开源工具和库，如Pig、Mahout、Spark等。这些工具可以帮助用户更好地利用Hive进行数据分析和处理。而ClickHouse则相对较新，生态系统还不够完善。
总之，Hive适合处理大规模数据集和高级分析需求，而ClickHouse则更适合实时查询和小型数据集处理。选择哪种工具取决于具体的业务需求和数据规模。
五、hologres与clickhouse对比？
hologres与clickhouse的对比如下。
Hologres 和 Clickhouse 都是针对海量数据处理的开源分布式数据库，但它们在以下方面存在差异：
1. 架构设计：Hologres 基于阿里云广泛使用的 PostgreSQL 11 架构，通过自主研发的 OceanBase 分布式关系型数据库内核技术进行了深度优化，实现了分布式事务和分布式 SQL 的能力；而 Clickhouse 则是基于列式存储的架构。
2. 执行效率：由于列式存储的特点，Clickhouse 能够非常快速地执行 OLAP 类型的查询，但在 OLTP 类型的场景下表现平平。相比之下，Hologres 支持更加全面的 OLTP 和 OLAP 场景，并具有更好的可扩展性。
3. 社区支持和生态系统：Clickhouse 的社区非常活跃，有大量开源组件可以与其集成，包括各种 BI 工具和 ETL 工具等；而 Hologres 相对较新，目前社区和生态系统还比较小，但得益于其基于 PostgreSQL 的架构，可以使用 PostgreSQL 生态系统中的很多工具和组件。
综上所述，Hologres 和 Clickhouse 在设计理念、执行效率和生态系统等方面存在一些差异，用户需要根据自身的业务场景和需求选择适合自己的方案。
六、clickhouse的优缺点？
. 速度快
ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000倍，ClickHouse还是有非常大的优势。
100Million 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍。
1Billion 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了。
七、clickhouse单机够用吗？
可以，够用，
一、支持的操作系统和硬件环境
操作系统要求：
只要是Linux，64位都可以
Ubuntu：
优先支持Ubuntu，Ubuntu有官方编译好的安装包可以使用
八、clickhouse最大并发数？
1. ClickHouse最大并发数是相对较高的。 2. ClickHouse是一个分布式列存储数据库，能够有效处理大量数据并支持高并发请求。它使用了固态硬盘和内存加速，通过分布式查询处理来提供快速响应。因此，无论是单独的服务器还是集群中的节点，ClickHouse都能够处理高并发请求。3. 虽然ClickHouse最大并发数相对较高，但具体并发数的大小取决于多种因素，包括硬件配置、网络带宽以及查询复杂度等。因此，在实践中需要根据具体应用场景对并发数进行合理的规划。
九、clickhouse 和influxdb对比？
ClickHouse 是开源的一个极具 " 战斗力 " 的实时数据分析数据库，开发语言为C++，是一个用于联机分析 (OLAP:Online Analytical Processing) 的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称 CK。
InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。InfluxDB 包括用于存储和查询数据，在后台处理 ETL 或监视和警报目的，用户仪表板以及可视化和探索数据等的 API。
十、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。这种存储方式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。