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在人工智能技术狂飙突进的今天，全球数据量正以超乎想象的速度膨胀。Statista数据显示，2025年全球数据圈总量将触及181泽字节，到2028年更将突破394泽字节大关。
这一数字究竟意味着什么？打个形象的比方，1泽字节的数据量相当于5000万个20TB高容量硬盘的存储总和。
面对如此浩瀚的数据海洋，如何从中挖掘真正的商业价值，成为企业数字化转型进程中亟待破解的核心命题。
传统关系型数据库如PostgreSQL、MySQL，在记录事务数据方面表现堪称卓越，其行式存储结构使得特定记录的获取与更新效率极高。
然而，当企业需要对海量数据进行实时分析时，这些传统数据库往往显得力不从心。
正是在这样的时代背景下，ClickHouse应运而生，它肩负着破解大数据实时分析难题的使命，也因此在目标客户群体中迅速赢得青睐。
ClickHouse的前世今生与技术内核
ClickHouse由俄罗斯科技巨头Yandex于2016年正式推出，其诞生源于工程师Alexey Milovidov在开发Yandex.Metrica网页分析平台（被誉为“俄版谷歌”）时的技术探索。
当时，团队亟需一种能从海量原始数据中快速生成报表的解决方案，却发现市面上没有任何一款数据库能同时满足处理超大数据集、具备良好扩展性并支持SQL语言的需求。
于是，一个小型实验项目逐步演变为如今的ClickHouse——“Clickstream Data Warehouse”的缩写，其核心MergeTree存储引擎成为整个架构的中流砥柱，并于2011-2012年在Yandex内部正式投入使用。
作为开源列式数据库管理系统，ClickHouse专为高速OLAP（联机分析处理）场景量身定制。
与传统行式存储不同，它将同一列的数据集中存储，这种独特设计使得仅需访问少数几列的分析查询速度大幅提升。
在处理复杂分析任务时，ClickHouse的性能优势尤为明显，这也使其在电子商务、医疗、物联网、媒体、游戏等众多行业迅速落地应用。
值得关注的是，ClickHouse的商业发展轨迹同样令人瞩目。2021年9月，Yandex将其剥离为独立公司，总部设立在特拉华州。
此后，公司先后完成多轮融资：Index Ventures领投的5000万美元A轮融资，Coatue Management和Altimeter Capital主导的2.5亿美元B轮融资，使得公司估值迅速攀升至20亿美元。
如今，这家初创公司正以60亿美元的估值进行新一轮融资磋商，其总部分别位于美国加州红木城和阿姆斯特丹，年经常性收入约达7000万美元。
六大核心特性构筑技术护城河
（1）列式存储：压缩效率与查询性能的双重突破
ClickHouse将同一列的数据集中存储，这种方式使得相似类型的数据自然聚合，大幅提升了压缩效率。
对于处理海量数据集的企业而言，列式存储不仅降低了存储需求，更成为应对大数据挑战的经济高效之选。以微信为例，其日志数据中存在大量重复内容，借助ClickHouse的高压缩比特性，有效减少了日志存储所需的空间。
（2）高性能架构：多维度技术协同发力
列式存储、先进的压缩算法、并行多线程处理、优化的数据类型以及对分布式计算的支持，共同构成了ClickHouse的高性能基石。
这种高度组织化的数据存储方式，不仅实现了数据整合，更显著缩短了查询响应时间，使其成为处理大规模数据分析查询的强大工具。
（3）弹性可扩展性：从容应对数据增长
ClickHouse采用水平扩展架构，用户可根据数据量和查询负载的增长，灵活向集群添加服务器。通过将数据和查询任务分布到多个服务器和节点，实现了处理负载的均衡分担。
这种扩展方式使得性能能够随着新服务器的加入呈线性增长，让企业能够从较小规模的部署起步，逐步随着业务发展进行平滑扩展。
（4）实时数据处理：动态数据场景的理想之选
在专注于分析性能的同时，ClickHouse还具备强大的实时数据提取能力。它支持连续数据插入，在新数据不断流入的情况下，不会对正在进行的查询和分析造成干扰。
这种特性在物联网设备、日志流等实时数据源场景中至关重要，通过数据插入与合并机制，确保了数据库的完整性和数据处理的连续性。
（5）SQL兼容性：降低技术迁移门槛
ClickHouse支持SQL子集，这一特性使得熟悉传统关系数据库的用户能够轻松上手。从数据检索、过滤、聚合的SELECT语句，到表连接、条件应用等操作，再到性能监控、用户权限管理等系统管理任务，SQL的广泛支持大大降低了用户的学习成本和技术迁移门槛。
（6）开源生态：社区驱动的持续创新
作为开源项目，ClickHouse的源代码对用户完全开放，这一特性催生了一个蓬勃发展的用户和贡献者社区。
开源生态不仅为项目带来了持续的创新动力，也使得更多企业能够根据自身需求进行定制化开发，进一步拓展了ClickHouse的应用边界。
五大典型应用场景释放数据价值
1.安全信息与事件管理（SIEM）
在网络安全领域，SIEM系统需要近乎实时地处理和关联海量安全事件，以实现威胁检测。ClickHouse的数据采集速度和分析查询性能，使其成为构建高效SIEM系统的理想选择，能够助力企业快速识别潜在安全风险。
2.广告技术与营销分析
广告展示、点击、转化等数据构成了庞大的数据集，ClickHouse能够帮助企业分析广告效果，快速计算A/B测试结果，并实时把握市场动态，为精准营销决策提供强大的数据支持。
3.时间序列数据分析
无论是传感器数据、金融市场数据流，还是物联网设备的遥测数据，都具有明显的时间序列特征。
ClickHouse针对带时间戳记录的优化设计，使其能够高效分析数据随时间变化的趋势和模式，在工业监控、金融分析等领域大显身手。
4.产品分析
对于希望深入了解用户与产品互动方式的企业，ClickHouse能够提供存储和分析详细点击流或事件数据所需的性能，帮助企业挖掘用户行为模式，优化产品设计和用户体验。
5.机器学习与数据预处理
尽管并非ClickHouse的核心定位，但在机器学习场景中，它可作为数据存储工具发挥重要作用。
尤其在PB级数据规模下，其高速性能对于特征存储、数据预处理、向量搜索以及支持模型训练的分析工作都极具价值，部分企业还将其应用于LLM（大语言模型）应用的可观察性场景。
理性看待技术边界：六大应用限制
1.更新删除操作延迟较高
ClickHouse最初的设计并非面向频繁的数据修改场景，更新和删除等操作属于异步后台任务，使得此类操作延迟较高，这一点与PostgreSQL、MySQL等传统数据库的处理方式存在显著差异，也导致Clickhouse不太适合应用于高频数据修改场景。
2.点查找性能瓶颈
由于采用稀疏主索引设计，ClickHouse的索引并非指向每一行，而是指向行块。
这种设计在大范围数据扫描时优势明显，但在通过键值检索单行数据（点查找）时效率较低，因此不建议将其作为主键值存储系统使用。
3.事务支持的局限性
ClickHouse不具备传统OLTP数据库的完整ACID事务支持，clickhouse的事务保证通常仅限于单个数据块插入单个表的场景。
这使得需要跨多个步骤或表实现原子性的复杂操作难以可靠执行，在事务一致性要求高的场景中需谨慎选择。
4.数据插入性能的使用限制
ClickHouse擅长处理数千行规模的大批量数据插入，但频繁的逐行或小批量插入可能引发问题。每次插入会在磁盘上创建新的“部分”，过多的部分会加重后台合并过程的负担，甚至导致“部分过多”的错误。虽然可通过异步插入或缓冲表缓解，但这也增加了系统的复杂性。
5.硬件资源需求
尽管ClickHouse可在标准硬件上运行，但充足的RAM（尤其是用于缓存）对性能提升至关重要。
系统在内存低于16GB的系统上运行时，用户需要仔细调整设置，且数据库性能会受到一定限制，这对硬件资源有限的企业是一个需要考虑的因素。
6.应用场景的明确边界
ClickHouse专为OLAP场景设计，其优势在于处理读取密集型工作负载、跨有限列的大规模数据扫描以及快速聚合操作。
而对于频繁的单行插入、更新、删除、点查找以及严格事务一致性要求的OLTP工作负载，ClickHouse并不适用，同时它也不适合存储BLOB或大型文档数据。
技术定位与未来展望
需要明确的是，ClickHouse并非旨在取代传统关系型数据库，它更像是OLTP系统的有力补充，专注于为数据分析场景提供强大支持。
如果企业业务涉及频繁的数据更新和删除操作，ClickHouse可能并非最佳选择。
在传统数据库记录“发生了什么”的同时，ClickHouse专注于回答“为何发生”和“未来趋势”，尤其擅长在浩瀚数据中提供实时洞察。
在人工智能快速发展的今天，ClickHouse无疑是数据库领域的一颗耀眼新星。其60亿美元的最新融资估值较四年前增长了三倍，这一惊人的增长速度凸显了其在竞争激烈的数据分析市场中的强劲发展势头。
新投资者Khosla Ventures有望领投此轮数亿美元的融资，更是彰显了资本市场对其未来增长潜力的高度认可。
在数据洪流持续奔涌的时代，ClickHouse是一个具备独特产品优势，专研特定使用场景的技术新星代表，以其独特的技术架构和鲜明的应用定位，正为企业打开通往大数据分析的新大门，助力企业在数字化转型浪潮中，通过提高数据分析效率而率先抢占数据价值高地。
当数据成为新时代的石油，ClickHouse正如同高效能的炼油厂与精密的分析仪器。从Yandex的实验室到60亿美元估值的独立新星，其崛起印证了市场对超高速、可扩展分析能力的渴求，同时，市场的巨大需求也为公司未来发展提供了强有力的增长引擎。
#科创前沿#每日天使
本篇作者 / 茹莉
编务 / 彭昕然
