这门课解决什么工作场景
这套资料围绕 ClickHouse 展开，核心解决的是海量数据下的实时查询与聚合分析瓶颈。如果你的日常工作经常遇到这类痛点：业务埋点日志每天产生几千万条，用传统关系型数据库跑一张宽表聚合报表要等十几分钟甚至超时；或者运营临时要看多维度的漏斗留存，查一次等半天，那么 ClickHouse 就是对口的工具。它不是用来替代 MySQL 做事务处理的，而是专门吃下大规模明细数据，做极速的 OLAP 多维分析。资料内容覆盖了从单机部署、建表导数到集群管理的链路，适合需要处理大表查询缓慢、报表产出延迟问题的数据开发、后端工程师以及需要自建分析平台的技术人员。
适合什么基础与怎么用资料
这套内容要求读者具备基本的 SQL 语法基础，以及 Linux 命令行的常规操作能力，纯零基础转行且没碰过数据库的人直接看会有些吃力。建议在打开资料时，先从架构与场景概述看起，弄明白它和你在用的 MySQL 在底层存储逻辑上的差异，不要一上来就背语法。接着按单机部署、建表、导入测试数据的顺序跟着敲一遍，重点留意它对不同输入输出格式（如 TabSeparated、CSV 等）的处理方式，这是后续做数据迁移和对接外部管道时最常踩坑的地方。学的时候不要光看视频，务必在本地或虚拟机把环境跑通，配合资料里的建表语句和测试数据，自己手动完成几轮导入和查询，把执行计划打印出来对比，这样才能理解它的性能优势从哪来。
学完能独立做什么
- 能独立在服务器上完成 ClickHouse 的安装部署，并配置好客户端与可视化工具的连接访问。
- 能针对具体的业务明细表，设计合理的表结构，把外部数据按正确的格式导入并跑通多维聚合查询。
- 能掌握基础的数据流转机制，看懂它如何与现有的大数据组件或 MySQL 接口进行对接协作。
- 具备进一步向集群化运维和底层性能调优深入的基础认知，知道往哪个方向查日志和排查慢查询。
学习ClickHouse的数据分析和性能优化，管理、搭建、优化ClickHouse集群。
课程目录
* 01 ClickHouse概述/
* 01 ClickHouse架构与场景概述.mp4 22:32
* 02 ClickHouse与典型大数据架构.mp4 09:10
* 02 ClickHouse基本使用/
* 01 单机版安装部署.mp4 08:46
* 02 建表与测试数据导入.mp4 17:55
* 03 clickhouse-client的使用.mp4 20:29
* 04 MySQL接口操作ClickHouse.mp4 14:24
* 05 DBeaver可视化工具安装与使用.mp4 19:27
* 03 输入输出格式/
* 01 TabSeparated系列格式.mp4 25:11
* 02 TSKV格式.mp4 05:42
* 03 CSV系列格式.mp4 05:56
* 04 JSON系列格式.mp4 23:45
* 05 Parquet格式.mp4 09:15
* 06 ORC格式.mp4 06:08
* 07 其他常用的数据格式.mp4 12:18
* 04 MergeTree系列引擎/
* 01 表引擎概述.mp4 04:38
* 02 MergeTree系列引擎概述与存储结构.mp4 20:03
* 03 表和列的TTL规则与实践.mp4 13:42
* 04 自定义分区及底层存储合并机制.mp4 14:55
* 05 主键、索引的工作机制.mp4 05:51
* 06 数据标记的工作机制.mp4 11:34
* 07 ReplacingMergeTree引擎原理与实践.mp4 08:24
* 08 SummingMergeTree引擎原理与实践.mp4 05:46
* 09 AggregatingMergeTree引擎原理与实践.mp4 09:08
* 10 CollapsingMergeTree引擎原理与实践.mp4 16:59
* 11 VersionedCollapsingMergeTree引擎.mp4 04:51
* 05 Log系列引擎/
* 01 Log系列引擎.mp4 04:16
* 06 特定表功能表引擎/
* 01 Merge引擎.mp4 02:41
* 02 File引擎.mp4 03:24
* 03 外部数据.mp4 07:17
* 04 Null引擎使用场景与案例实践.mp4 04:02
* 05 URL引擎.mp4 03:23
* 06 其他引擎(Memory/Set/Buffer).mp4 06:27
* 07 集成第三方系统/
* 01 ClickHouse与Kafka整合.mp4 19:01
* 02 ClickHouse与MySQL整合.mp4 06:49
* 03 ClickHouse与HDFS整合.mp4 05:57
* 04 ClickHouse与JDBC整合.mp4 07:02
* 08 分布式集群/
* 01 分布式集群安装配置.mp4 27:30
* 02 副本同步和高可用功能验证.mp4 13:01
* 03 分布式表与集群配置.mp4 06:14
* 04 复制表与数据副本.mp4 14:01
* 05 数据的原子写入与去重.mp4 07:33
* 06 负载平衡策略.mp4 06:47
* 09 数据查询/
* 01 查询语句概述.mp4 01:33
* 02 WITH子句.mp4 07:39
* 03 FROM子句.mp4 02:32
* 04 SAMPLE子句.mp4 12:01
* 05 Array Join.mp4 12:16
* 06 JOIN子句.mp4 04:53
* 07 Strictness匹配逻辑.mp4 14:33
* 08 JOIN中的空值与NULL处理.mp4 03:02
* 09 WHERE和PREWHERE.mp4 06:01
* 10 GROUP BY子句.mp4 06:35
* 11 LIMIT BY子句.mp4 05:53
* 12 HAVING与ORDER BY子句.mp4 03:56
* 13 SELECT子句.mp4 04:07
* 14 DISTINCT子句.mp4 05:31
* 15 LIMIT子句.mp4 01:55
* 16 UNION ALL子句.mp4 03:48
* 17 INTO OUTFILE子句.mp4 04:40
* 18 IN操作符.mp4 05:54
* 19 ClickHouse常用操作符.mp4 18:50
* 10 常用函数/
* 01 常用的函数.mp4 05:11
* 02 类型转换相关函数.mp4 26:49
* 03 日期处理相关函数.mp4 21:52
* 04 字符串处理相关函数.mp4 17:26
* 05 字符串搜索与正则表达式.mp4 14:54
* 06 字符串替换相关函数.mp4 15:20
* 07 条件函数.mp4 11:20
* 11 字典/
* 01 字典概述与配置使用案例.mp4 15:59
* 02 字典在内存中的存放方式.mp4 24:51
* 03 字典的数据源.mp4 12:42
* 04 字典的更新.mp4 10:23
* 05 字典的key和属性.mp4 09:29
* 06 Hierarchical分层.mp4 03:52
* 12 数据查询与写入优化/
* 01 分布式子查询优化.mp4 06:43
* 02 外部聚合/排序优化.mp4 03:32
* 03 基于JOIN引擎的优化.mp4 04:02
* 04 SQL优化改写案例.mp4 15:23
* 05 物化视图提速.mp4 04:30
* 06 查询优化常用经验法则.mp4 02:58
* 07 选择和主键不一样的排序健.mp4 06:34
* 08 数据入库性能优化.mp4 04:41
* 13 运维管理与优化/
* 01 硬件选型与规划.mp4 06:19
* 02 操作系统的关键配置.mp4 04:41
* 03 ZooKeeper关键优化点.mp4 17:52
* 04 彻底理解配置文件.mp4 15:00
* 05 服务监控.mp4 14:57
* 14 用户管理/
* 01 profile管理.mp4 10:18
* 02 quota管理.mp4 06:28
* 03 约束的使用.mp4 04:59
* 04 查询权限.mp4 08:07
* 05 用户管理.mp4 14:23
