ClickHouse的优化需要结合实际的数据特点和查询场景，从多个方面进行综合优化，以提高系统的性能和可靠性。
数据模型设计：在使用ClickHouse之前，需要充分考虑数据模型的设计，因为数据模型的设计对查询性能有很大的影响。通常来说，ClickHouse适合存储大量的、高维度的、宽表格式的数据，尽量避免使用嵌套数据结构和频繁的JOIN操作。
数据预处理：在数据写入ClickHouse之前，需要对数据进行预处理，包括去重、数据清洗、数据格式转换等操作。同时，在进行批量写入时，可以使用管道插入方式（pipeline insert）和批量写入方式（bulk insert）来提高写入性能。
索引设计：ClickHouse的索引方式与传统的B树索引不同，它采用了基于跳表的LSM-tree索引和Bloom Filter过滤器。为了提高查询性能，需要针对实际的查询场景进行索引的设计，尽量避免使用不必要的索引，以减少数据写入和查询时的开销。
配置优化：ClickHouse的性能和可靠性受到配置参数的影响，需要根据实际的硬件环境和数据规模进行调优。例如，可以调整缓存大小、线程池大小、并发度等参数，以最大限度地利用系统资源和提高查询性能。
查询优化：在进行查询时，需要注意避免全表扫描和跨分区查询等操作，可以通过预聚合、分区剪枝、数据分片等方式来优化查询。同时，ClickHouse提供了多种查询优化工具和语法，例如对于多表查询可以使用查询优化器（query optimizer）来提高查询性能。
总之，ClickHouse的优化需要结合实际的数据特点和查询场景，从多个方面进行综合优化，以提高系统的性能和可靠性。
建表方面的优化：
1.使用最小的数据类型：在定义列时，应尽可能使用最小的数据类型。例如，使用UInt8而不是UInt64，可以降低内存使用和提高查询速度。
2.使用分区：将表按照时间或其他相关维度进行分区，可以提高查询速度和降低查询成本。分区可以使得查询只需要扫描部分数据而不是整个表。
3.选择合适的引擎：ClickHouse 支持多种存储引擎，如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree 等。不同的引擎适用于不同的场景，根据数据的读写特性选择合适的引擎可以提高性能。
4.使用压缩：ClickHouse 支持对数据进行压缩存储，可以降低磁盘和网络的 IO 成本，并提高查询速度。
5.分片：选择数据粒度细的列分片。可以将数据均匀的分布在集群节点中，可以将查询任务分配给多台机器进行分布式查询
6.索引：数据重复率少的，查询频率高的在前
7.不使用nullable：每个列字段会被存储在一个.bin中，如果声明为nullable则需要单独建一个.NULL.BIN文件来保存null值，意味着读写会多出一倍的额外操作
8.在建表时，可以通过设置 max_rows_to_group_by 和 group_by_overflow_mode 参数来预分配空间，以避免数据写入时频繁进行内存分配。
9.合理设置 TTL：如果数据具有时效性，可以设置 TTL 参数来自动删除过期数据，以避免数据占用过多存储空间。
10.调整查询并发度：ClickHouse 支持调整查询并发度，可以通过调整 max_threads 参数来提高查询速度。当查询较慢时，可以适当增加并发度来提高查询速度。
11.使用预编译查询：ClickHouse 支持预编译查询，可以将查询语句缓存起来，避免重复编译查询语句，从而提高查询速度。
查询优化:
1.select:1)不使用select * 2)指定分区 3）预计算 4）拒绝子查询
2.where 1）谓词下推（把外层的查询条件移到内层,比如把分区从外层下推到内层） 2）prewhere(开启prewhere后，只有prewhere中的列会被全部读取，其余列只会读取prewhere表达式中=true的部分）
3.join查询 1）左大右小（在join的时候右表会被全部加载到内存中和左表比较） 2)谓词下推 3）避免多表join 4）global join （global关键字可以使右表只在接收查询请求的那个节点查询一次，将其分发到其他节点上，如果不加的话每个节点都会请求一次，造成很大的开销）
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