clickhouse在易企秀数据仓库项目中已投入使用两年，主要为内部用户提供快速查询和多维分析的能力；希望你在业务当中遇到的性能问题，在这里都能得到解决
Clickhouse堪称OLAP领域的黑马，最近发布的几个版本在多表关联分析上也有了极大的性能提升，尤其是还引入了MaterializeMySQL Database Engine做到了实时对齐业务线mysql中的数据。
表优化
数据类型
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建表时能用数值型或日期时间型表示的字段，就不要用字符串——全String类型在以Hive为中心的数仓建设中常见，但CK环境不应受此影响。
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虽然clickhouse底层将DateTime存储为时间戳Long类型，但不建议直接存储Long类型，因为DateTime不需要经过函数转换处理，执行效率高、可读性好。
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官方已经指出Nullable类型几乎总是会拖累性能，因为存储Nullable列时需要创建一个额外的文件来存储NULL的标记，并且Nullable列无法被索引。因此除非极特殊情况，应直接使用字段默认值表示空，或者自行指定一个在业务中无意义的值（例如用-1表示没有商品ID）。
分区和索引
- 分区粒度根据业务特点决定，不宜过粗或过细。一般选择按天分区，也可指定为tuple()；以单表1亿数据为例，分区大小控制在10-30个为最佳。
PARTITION BY tuple()
- 必须指定索引列，clickhouse中的索引列即排序列，通过order by指定，一般在查询条件中经常被
