在《clickhouse专栏》上一篇文章中《数据库、数据仓库之间的区别与联系》，我们介绍了什么是数据库，什么是数据仓库，二者的区别联系。clickhouse的定位是“数据仓库”，所以理解了上一篇的内容，其实就能够知道clickhouse适用于什么样的应用场景，不适合什么样的应用场景。
下面本节我们就来继续为大家介绍clickhouse的一些非常有意义的特性，来帮助大家更深入的理解ck的应用场景，以及它为什么被称为“性能怪兽”。
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一、列式数据存储

clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存储设计是非常重要的原因之一。给大家举一个例子，假如我们现在有一张学生信息表student

如果这张表采用行式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：

如果这张表采用列式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：

对比上面的两张图我们可以看到，采用列式存储的优点。

• 比如：我们查询学生年龄的最大值，列式数据存储只需要定位到年龄那一列的起始地址，然后顺序读取数据进行排序计算即可。而行式数据存储的方式，因为年龄这一字段的数据单元不是连续的，需要根据索引不断的寻址，或者全表扫描才能获取到所有的年龄数据。所以在采用列式存储时，我们需要针对某一列进行查询过滤、统计计算性能就远胜于行式数据存储方式。
• 另外，因为数据库的设计一列的数据通常是同一种数据类型，列式数据存储有比行式存储高达10倍以上的压缩比，节省了大量的磁盘及内存空间，可以有效降低服务器成本。

二、支持SQL并且性能卓越

目前开源世界里的大部分的列式存储数据库是不支持SQL的，即使很多号称支持SQL，其实支持SQL也是伪SQL，并且支持能力有限。

但是经过笔者的实验，clikhouse对于标准SQL的支持已经可以与传统的关系型数据库媲美，虽然对于数据仓库click house，我更建议大家使用宽表进行数据存储，但是不代表ck不具备多表关联查询的能力。

可以访问：https://clickhouse.com/benchmark/dbms/ ，获取click house官方在线的针对各种数据统计型SQL的性能对比。

三、分布式分片存储集群

clikhouse不仅支持单机模式，也支持分布式分片数据存储的集群模式。数据以分片的行式，存储在多台服务器节点上面，因此ck可以利用集群服务器的规模计算能力，快速的做出数据统计结果的响应。ck数据分片分布式存储的机制，使得clickhouse具备了横向扩展，海量数据分析处理的能力。

数据分片包括很多的方式，比如：数据随机写入不同服务器分片存储上、数据被发往指定的服务器分片存储之上、数据按照hash值进行分片、当然我们还可以自定义数据分片的方式。

分布式数据存储将数据分散到集群内的各个服务器上（以分片(shard)的行式存在），为了保证数据的安全，每一个分片又有多个副本(replica)，副本也是分布式存储的，这样即使部分服务器宕机，仍然可以保障ck集群可用。

四、 支持按序存储

与传统的RMDB数据库不同的是，clickhouse支持在建表的时候就通过sort by关键字指定排序字段。这样在数据入表的时候，实际是先进行了排序操作，按照排序字段进行排序后的数据有序存放。
后续在进行数据查询、过滤、统计的时候，就能够有效的、快速的获取连续的数据块中的数据，提升查询统计的性能。这种按序存储的特性其实还是有非常广泛的应用场景的，比如：股票K线图都是按照交易日时间排序的，预设排序字段、按序存储有效的提升了统计性能。

五、支持数据TTL

在数据统计分析的数据库中，通常我们需要数据TTL能力，也就是说：某些数据达到一定的存储周期之后自动删除。ck就提供了这种能力，降低了系统运维人员的工作难度。

ck支持以下几种粒度的TTL

• 列级别TTL：为某一列设置TTL时间，当这一列中的部分数据过期之后，列值会被自动替换为默认值，全部数据过期之后会自动删除该列。
• 行级别TTL：为某一行设置TTL时间，当某一行过期后，会直接删除该行。
• 分区级别TTL：ck支持数据分区并设置TTL时间，当分区过期后，会直接删除该分区。