ClickHouse 將會是 OLAP 最亮的仔！

OLTP 領域，MySQL 數據庫一騎絕塵，相應的碼農收入業界都算相對較高，一線城市平均薪資 50 個 W，相信大家不會有太大的質疑。

但今天姜老師想來吹捧一下 ClickHouse 數據庫，這貨應該會是未來 OLAP 的一哥。

OLAP 領域數據庫衆多，各自有各自的優勢和應用場景，如：Hive、SparkSQL、Impala、麒麟等。

但隨着 ClickHouse 的誕生，以及在互聯網業務中不斷地使用，已基本奠定 ClickHouse 未來 OLAP 一哥的位置。

從整體架構來看，ClickHouse 貌似也沒有什麼特別的，列存、多核、分佈式計算、向量計算、多存儲引擎支持、壓縮等，這在其他 OLAP 數據庫中，多少也都能看見。

所以，ClickHouse 真正能火的原因是什麼呢？

是技術麼？不是，因爲你同樣可以說出他的很多缺點。

所以，一款數據庫能火，最重要的原因是：用戶有需求，產品體驗好。

MySQL 數據庫爲什麼能火？因爲他很好滿足了當時互聯網時代用戶創建電商、社交等平臺的需求，而且使用足夠簡單，基本幾分鐘就能搭建一個主從集羣。

Redis 緩存數據庫爲什麼能火？因爲他解決了用戶對於互聯網各種數據結構快速存取的需求，方便業務快速完成需求開發。

MySQL 不支持複雜查詢，Redis 只能跑在單核上，這都是初期產品劣勢，但其實用戶並不需要 MySQL 跑複雜查詢，單實例 Redis 性能要求 50W QPS。

說到底，數據庫也是產品，產品一開始是用來滿足用戶需求的，需求決定了未來市場的佔有率。

那麼爲什麼最終 ClickHouse 會脫穎而出呢？

因爲現在的業務都有用戶畫像，用戶行爲分析的業務需求啊。而且這些需求已經在俄羅斯最大的搜索引擎 Yandex 得到過生產環境的嚴格驗證。

貌似用戶畫像，用戶行爲分析這些業務需求 Hadoop 的大數據系統也能做啊？

沒錯，但是 Hadoop 生態的產品用戶體驗做的極差。

首先是 Hadoop 用了 Java 語言去做一個基礎設施軟件，這注定了系統運行較慢，再怎麼優化，這也無濟於事。

對於 T+1 的數據查詢，或許 Hadoop 是一種選擇，但是現在對 OLAP 的要求也變得越來越高，甚至是準實時。

另外，Hadoop 生態的產品太多，到底使用 Hive、HBase、SparkSQL、Presto 哪個呢？

最後一點呢，相互依賴太多，比如 Hive 要用 HDFS，但 HDFS 又是可以是一個單獨的組件提供服務。

所以，Hadoop 的大數據產品總給我有一種可以使用，但是集成度不高的感覺。

ClickHouse 就沒這些問題。

他用的是 C++ 語言，底層運行速度就不是一個級別。所以看跑分，ClickHouse 這塊的優勢會很大。

此外，他沒有加入 Hadoop 這個生態，存儲採用的本地存儲，而不是 HDFS 分佈式存儲。

也因爲是獨立的產品，沒有加入 Hadoop 生態，上手 ClickHouse 對於初學者來說是一件非常簡單的事情。

所有這些都表明 ClickHouse 這塊產品的集成度比較高，用戶體驗非常好，能快速幫助用戶完成業務的需求工作。

所以，回到最初的問題，爲什麼姜老師看好 ClickHouse？

因爲當前業務都有類似用戶畫像，行爲數據分析的需求，而 ClickHouse 從性能，易用性等角度能很好滿足用戶的需求。

一個 ClickHouse 就能滿足用戶大部分的 OLAP 查詢需求。所以，爲什麼不用 ClickHouse 而去用 Hadoop 產品呢？

最後的最後，回到國產數據庫的話題，首先要清楚定義你的數據庫用戶是誰？解決他什麼樣的業務需求呢？

如果看 TiDB 數據庫，你會發現他號稱什麼都可以做，分佈式數據庫，動態擴縮容，Raft 數據一致性，但這些都不是真正的業務需求，而是碼農自己 YY 的用戶需求。

任何一款數據庫，要成功的話是很快的，解決用戶的真正痛點，基本都是出道即巔峯，如 MySQL、Redis、ES、MongoDB、Snowflake、ClickHouse、Aurora 等。

如果超過 5 年還沒有佔據細分市場的統治地位，這款數據庫基本就沒戲了，比如 PostgreSQL、TiDB、Cassandra 等。

你基本也就是在一些技術社區會看到是 XXX 公司有在用 XX 數據庫，問題你也不清楚他是不是拿着融資的錢，去買通 XXX 公司的 DBA，硬塞個無關痛癢的業務在使用，亦或是買了個廣告位。

要麼出道就巔峯，要麼一輩子也紅不了，數據庫和娛樂圈一樣的殘酷啊！！！

BTW，3 月 18 日（週五）晚上 21 點，姜老師將在抖音直播，歡迎關注抖音號：破產碼農

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