ClickHouse SQL优化：从原理到实战的深度指南
目录
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ClickHouse架构核心解析
1.1 列式存储的利刃与短板
1.2 MergeTree引擎的物理存储密码
1.3 向量化执行引擎的运算革命 -
数据建模的黄金法则
2.1 分区键设计的二十倍性能差异实验
2.2 主键排序的磁盘命中率法则
2.3 稀疏索引的数学选择策略 -
SQL优化十诫
3.1 查询模式反范式设计（案例：某电商漏斗分析优化）
3.2 谓词下推的失效陷阱与规避方法
3.3 分布式查询的本地化改造实践 -
高级优化武器库
4.1 物化视图的预聚合革命（案例：头条级实时大屏优化）
4.2 跳数索引的二次加速魔法
4.3 复杂查询的MapReduce式改写 -
实战案例全景解析
5.1 千亿级用户行为日志查询优化（从120秒到0.8秒的蜕变）
5.2 多维分析场景下的极限优化（某金融风控系统实践）
5.3 分布式集群的查询风暴应对方案
1. ClickHouse架构核心解析
1.1 列式存储的利刃与短板
ClickHouse采用列式存储结构，在压缩率（平均5-10倍）和查询效率方面具有天然优势。但这也意味着：
- 优势场景：单列聚合（sum、count）效率提升200倍
- 劣势陷阱：跨列