前提

前面一篇文章已经很详细地介绍了ClickHouse中每种数据类型的定义和基本使用，这篇文章会详细地介绍ClickHouse中的DDL和DML，很多操作区别于传统的DBMS，特别是代价巨大的DELETE和UPDATE操作。接下来开始吧💪💪

一般情况下，笔者建议ClickHouse的关键字全用大写，这样可以更加凸显出自定义的驼峰命名和大写关键字的不同，可读性和可维护性更高

本文使用的ClickHouse服务版本为当前最新的20.10.3.30

前提

前边一篇文章详细分析了如何在Windows10系统下搭建ClickHouse的开发环境，接着需要详细学习一下此数据库的数据定义，包括数据类型、DDL和DML。ClickHouse作为一款完备的DBMS，提供了类似于MySQL（其实有部分语法差别还是比较大的）的DDL与DML功能，并且实现了大部分标准SQL规范中的内容。系统学习ClickHouse的数据定义能够帮助开发者更深刻地理解和使用ClickHouse。本文大纲（右侧分支）👇👇

本文会详细分析ClickHouse目前最新版本（20.10.3.30）支持的所有数据类型。

前提

随着现在业务开展，几个业务系统的数据量开始急剧膨胀。之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模，发现了数据量上来后，大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消，加之开发了一个基于关系型数据库设计的标签服务，日全量标签数据（无法避免的笛卡尔积）单表超过5000W。目前采取了基于用户ID分段配合多进程处理的方式暂时延缓了性能的恶化，但是考虑到不远将来，还是需要做一个小型的数据平台。Hadoop的那套体系过于庞大，组件过多，硬件和软件的学习成本比较高，不是一朝一夕可以让小团队的所有成员掌握。考虑到这么多因素的前提下，需要调研ClickHouse这项黑科技，看看使用他能不能突围困局。