这门课解决什么问题

日常业务系统跑的多是关系型数据库，写多读少、单行更新快，但一旦碰到几十亿条行为日志、实时大屏或者多维度报表，常规数据库往往直接卡死。这门课对准的就是这个场景：把海量数据放到列式引擎里处理。ClickHouse 在很多互联网公司里占有率很高，专门用来扛高并发聚合查询，属于近几年大量流行的分析型方案。课程前半段从数据库架构演变讲起，帮你理清 OLTP 和 OLAP 的边界，再拆解行存储和列式存储的差异，这部分不写代码也看得懂，主要解决“为什么不能继续用老办法扛报表”的认知问题。

适合什么基础，建议先看哪几块

资料默认你已经会基本 SQL，并且能在 Linux 命令行里跑通简单操作，不要求提前背过分布式理论。如果你之前只做过业务开发，没碰过数据仓库，建议先看 OLTP 与 OLAP 区分、行存与列存对比这两块，把底层逻辑吃透；如果你已经清楚这些概念，可以直接跳到 ClickHouse 介绍和应用场景说明，先确认它到底适合哪类查询，再进入部署环节。环境搭建部分讲的是云服务器选择、Docker 安装和容器化部署，建议跟着操作一遍，别只看视频，自己把服务起起来，后续练习才不会卡在环境问题上。

学完能独立做什么，资料怎么配合练习

学完之后，你应该能独立在一台 Linux 服务器上把分析型数据库跑起来，导入一批日志数据，针对常用维度做聚合查询，并判断什么场景该用它、什么场景不该用。资料配合练习的方式很直接：先看架构演变和存储原理，建立判断标准；再按部署章节把环境搭好；然后自己造一张几百万行的测试表，跑几条 group by 查询，对比它和传统关系型数据库的响应差异。遇到查询慢或者报错，再回头查课程里关于表结构设计、数据类型选择的部分。重点不是把所有参数背下来，而是能独立完成“部署、建表、导数、查报表”这条最小闭环。


多数互联网公司里面用的技术，海量数据存储最佳方案之一||在多数互联网公司中，ClickHouse占有率很高，是近几年大量流行||多数互联网公司里面用的技术栈，开

课程目录

*   新版海量数据存储ClickHouse最佳实践专题课程介绍/

  *   海量数据存储ClickHouse最佳实践专题课程介绍

  *   海量数据存储ClickHouse最佳实践课程大纲速览

*   海量数据下-列式存储ClickHouse介绍/

  *   老王的经历-常规数据库架构演变历史

  *   海量数据处理-你是否能分清OLTP和OLAP系统

  *   急速掌握-数据库里面行存储和列式存储

  *   新一代列式存储ClickHouse介绍和应用场景说明

*   Linux-服务器下急速安装ClickHouse实战/

  *   阿里云Linux服务器选择和常用软件介绍

  *   Linux服务器Docker安装最佳实践

  *   Linux服务器容器化部署ClickHouse实战

  *   可视化工具DBeaver连接ClickHouse讲解

  *   创建你的第一个ClickHouse数据库和表

*   ClickHouse核⼼基础-数据类型和语法说明/

  *   新版ClickHouse核心基础-常见数据类型讲解《上》

  *   新版ClickHouse核心基础-常见数据类型讲解《中》

  *   新版ClickHouse核心基础-常见数据类型讲解《下》

  *   ClickHouse核心基础-常见SQL语法和注意事项

  *   ClickHouse核心基础-常见概念-分片-分区-副本讲解

*   【重点】ClickHouse常⻅引擎讲解和合并树引擎实战/

  *   大话ClickHouse的常见表引擎特性速览

  *   合并树MergeTree表引擎特性和语法讲解

  *   合并树MergeTree建表和数据案例实战

  *   ReplacingMergeTree表引擎特性讲解实战

  *   去重合并树ReplaceMergeTree建表案例实战

  *   聚合引擎SummingMergeTree特性讲解

  *   聚合引擎SummingMergeTree建表案例实战

*   【⾼级篇幅】ClickHouse⾼可⽤集群分⽚-副本实战/

  *   ClickHouse高可用之ReplicatedMergeTree引擎介绍

  *   ClickHouse高可用架构准备-环境说明和ZK搭建

  *   高可用集群架构-Linux服务器安装ClickHouse实战

  *   高可用集群架构-ClickHouse副本配置写入实战

  *   ClickHouse高可用架构之分片和Distributed引擎介绍

  *   ClickHouse高可用架构之两分片一副本配置实战《上》

  *   ClickHouse高可用架构之两分片一副本配置实战《下》

*   【应⽤篇】SpringBoot2.X整合ClickHouse项⽬实战/

  *   ClickHouse+SpringBoot2.X+MybatisPlus整合搭建

  *   ClickHouse项目数据案例统计需求讲解

  *   ClickHouse的项目案例统计库表和数据准备

  *   ClickHouse统计SQL编写实战和函数讲解《上》

  *   ClickHouse统计SQL编写实战和函数讲解《下》

  *   ClickHouse+SpringBoot2.X案例实战-基础模块搭建

  *   ClickHouse+SpringBoot2.X项目实战-数据统计接口

*   【⾯试必备】ClickHouse⾼性能解析和性能优化点/

  *   ClickHouse的建表和引擎选择归纳总结

  *   ClickHouse的常见注意事项和异常问题排查

  *   ClickHouse高性能查询原因剖析-稀疏索引

  *   ClickHouse高性能写入剖析-LSM-Tree数据结构

*   海量数据存储-ClickHouse课程总结和⾼级路线/

  *   海量数据存储-ClickHouse最佳实践课程总结

  *   架构师成长路线-如何选择IT技术人的职场充电站