各位同仁，大家好。 今天，我们来深入探讨一个在现代数据分析领域至关重要的话题：列式存储（Columnar Storage），以及它如何赋能像 ClickHouse 这样的数据库，使其在处理联机分析处理（OLAP）查询时，性能远超传统的关系型数据库。作为一名编程专家，我将从底层机制、代码实现到架构设计，为大家剖析其中的奥秘。 在当今数据爆炸的时代，企业面临着海量数据的分析挑战。传统数据库，即便经过精心调优，在面对复杂的分析查询时也常常显得力不从心。它们的响应时间可能从几秒到几分钟不等，这对于需要实时洞察的业务场景是不可接受的。ClickHouse，作为一个开源的列式数据库管理系统，正是为解决这一痛点而生。 OLAP 与 OLTP：两种截然不同的工作负载 要理解列式存储的价值，我们首先要区分两种核心的数据库工作负载：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 OLTP (Online Transaction Processing)： OLTP 系统主要关注事务性操作，如插入、更新、删除单条或少量记录，以及基于主键的快速查找。它的特点是并发量高、数据修改频繁、每次操作涉及的数据量小 …
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