🚀 如今，随着大数据、物联网、人工智能等技术的快速发展，数据量呈现指数级增长。企业迫切需要一个既能快速处理大规模数据，又能保障性能稳定的数据库系统。ClickHouse 在数据分析与查询性能方面表现优异，但随着数据规模不断增长，其在数据写入与合并阶段的瓶颈也日渐凸显。

在数据库管理和开发中，SQL查询的优化是提高应用性能和响应速度的关键。以下是十条高级SQL语句优化的建议，包括优化的原理、具体建议及SQL例子

Apache Doris 可以取代 ClickHouse、MySQL、Presto 和 HBase，因为它在数据处理管道上拥有全面的功能集合。在数据摄取方面，基于对 Flink CDC 和 Merge-on-Write 的支持，实现了低延迟实时写入。通过其标签机制和事务加载来保证 Exactly-Once 写入。在数据查询方面，它同时支持星型模式和平面表聚合，因此在麻烦的多表连接和大型单表查询中都

ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。

ClickHouse 是2016年开源的用于实时数据分析的一款高性能列式分布式数据库，支持向量化计算引擎、多核并行计算、高压缩比等功能，在分析型数据库中单表查询速度是最快的。2020年开始在滴滴内部大规模地推广和应用，服务网约车和日志检索等核心平台和业务。本文主要介绍滴滴日志检索场景从 ES 迁移到 CK 的技术探索。