特点

数据吞吐量非常大，能够存储海量的数据，并能够以水平扩展的方式进行扩容。对大表的查询计算处理效率也非常高，甚至很多场景下都可以拥有数百列的数据规模，很多大规模的数据查询也都能轻松达到毫秒级别

但需要指出，Clickhouse高效性能的背后，肯定伴随着计算机资源的大量消耗。Clickhouse对内存和CPU的占用率都非常高，一个很普通的查询都可能需要消耗非常多的资源。因此，Clickhouse的查询频率也不宜太高，过于频繁的连续或者并发查询甚至很容易导致服务直接崩溃。

流程

我选择用docker起

看看磁盘大小决定docker数据目录

mkdir -p /home/docker
rsync -avz /var/lib/docker /home/docker
vim /etc/docker/daemon.json
{"data-root": "/home/docker"
}
systemctl restart docker

docker一把梭

docker run -d --name clickhouse-server \--ulimit nofile=262144:262144 \-p 9000:9000 \-p 8123:8123 \--privileged=true --user=root \yandex/clickhouse-serverdocker run --init \--name bytebase \--publish 8080:8080 \--volume ~/.bytebase/data:/var/opt/bytebase \bytebase/bytebase