ClickHouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的开源列式数据库管理系统（DBMS）。它之所以能提供出色的查询性能和处理速度，主要归功于以下几个方面的设计和优化：

 列式存储
ClickHouse存储数据按列而不是按行组织。这种存储方式对于分析查询非常有效，因为它可以快速读取用于计算的特定列，而不必加载整个行的数据，这对于处理大量数据和复杂查询时尤其有益。

 数据压缩
ClickHouse对列数据进行高效的压缩。由于列中的数据通常类型相同或者相似，因此可以更有效地压缩。压缩减少了磁盘空间的需求，同时也提升了读取速度，因为从磁盘读取的数据量减少了。

 向量化查询执行
ClickHouse执行查询时，会采用向量化的方法，这意味着在处理数据时，每次操作可以处理数据列的一部分而不是单个值。这种处理方式使得CPU能够更有效地利用现代处理器的SIMD（单指令多数据）指令集。

优化的数据结构
ClickHouse为各种查询场景设计了高效的索引和数据结构（如MergeTree引擎），这些数据结构支持快速的数据插入和查询，特别是对于时间序列数据的聚合和查询。

并行处理
ClickHouse能够将查询分解成多个部分并行执行，充分利用多核CPU的能力。此外，它还可以在多个服务器节点上分布式地执行查询，进一步提高处理速度。

高度定制化的系统设置
ClickHouse提供了大量的配置选项，以便管理员可以根据具体的硬件和场景调整DBMS的行为，使之最优化。

预先计算的视图和物化视图
ClickHouse支持创建物化视图，这些视图可以在数据插入时自动更新，因此可以快速返回预先计算的结果。

 数据分区和分片
在ClickHouse集群中，数据可以根据某个键自动分区和分片，这样可以在查询时只访问包含所需数据的分区和分片，减少不必要的数据扫描。

 实时性能
ClickHouse设计为实时分析系统，可以保证在连续插入的同时还能提供高性能查询。

这些特性共同作用，使得ClickHouse成为处理大规模数据分析的强有力工具。然而，实际性能也取决于具体的硬件配置、数据模型设计以及查询的复杂性。