更新时间：2025-09-15 GMT+08:00
ClickHouse增强特性
MPP并行查询
一个任务下发到集群，所有节点会并行查询，多副本并行协调计算，节点内CPU多核并行计算，无依赖算子间并行计算。
列存储
相同类型数据单独一列存储，从多列中获取分析很少的列，对于分析型请求非常高效。
向量化执行
相比于传统火山模型中的逐行处理模式，向量化执行引擎采用批量处理模式，可以大幅减少函数调用开销，降低指令、数据的Cache Miss，提升 CPU利用效率。
编码压缩
ClickHouse采用列存储，相同列的数据连续存储，且底层数据在存储时是经过排序使得数据的局部规律性非常强，有利于获得更高的数据压缩比。在一些场景中，ClickHouse通常可以达到10:1的压缩比，大幅降低存储成本。同时，超高的压缩比又可以降低存储读取开销、提升系统缓存能力，从而提高查询性能
多索引技术
ClickHouse支持分区、主键及二级索引，二级索引类型丰富，在列裁剪优化的基础上，横向上再次对表记录进行切分，使用索引可以定位到所需数据块记录，进一步提升查询性能。
物化视图
对于针对高频查询模式，建立少量的物化视图，消耗可接受的计算、存储资源，进一步换取查询性能。
父主题： ClickHouse
