目录

1. ​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

2. ​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

3. ​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

4. ​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

5. ​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

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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