ClickHouse 在数据分析技术领域早已声名远扬，最近由于项目需求使用到了 ClickHouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试。

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本文记录一下测试结果，有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。

服务器信息

如下：

Clickhouse 信息

如下：

测试情况

测试数据和测试方法来自 Clickshouse 官方的 Star Schema Benchmark：

按照官方指导造出了测试数据之后，先看一下数据量和空间占用情况。

①数据量和空间占用

如下图：

可以看到 Clickhouse 的压缩率很高，压缩率都在 50 以上，基本可以达到 70 左右。

数据体积的减小可以非常有效的减少磁盘空间占用、提高 I/O 性能，这对整体查询性能的提升非常有效。

supplier、customer、part、lineorder 为一个简单的「供应商-客户-订单-地区」的星型模型。

lineorder_flat 为根据这个星型模型数据关系合并的大宽表，所有分析都直接在这张大宽表中执行，减少不必要的表关联，符合我们实际工作中的分析建表逻辑。

以下性能测试的所有分析 SQL 都在这张大宽表中运行，未进行表关联查询。

查询性能测试详情

①Query 1.1