随着数据时代的发展，各行各业数据平台的体量越来越大，用户个性化运营的诉求也越来越突出，用户标签系统，做为个性化千人千面运营的基础服务，应运而生。如今，几乎所有行业（如互联网、游戏、教育等）都有实时精准营销的需求。
在ClickHouse，我们始终在思考我们的入门体验以及如何帮助用户在尽可能短的时间内从我们的产品中获得价值。虽然大多数用户都有一个流畅的上手经验，但我们意识到ClickHouse是一个复杂的软件，并且引入了很多新的概念。加上大规模管理ClickHouse的挑战，这也是我们开发serverless ClickHouse解决方案的原因之一，它能自动处理许多常见的入门问题和后续扩展方面的挑战。
在这篇文章中，我们将了解 ClickHouse for MySQL 中的嵌套数据结构，以及如何将其与 PMM 结合使用来查看查询。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时流式计算和 OLAP 领域的翘楚，很多互联网、广告、游戏等客户都将两者联合使用于构建用户画像、实时 BI 报表、应用监控指标查询、监控等业务，形成了实时数仓解决方案（如图-1）。这些业务对数据的准确性要求都十分严格，所以实时数仓整个链路需要保证端到端的 Exactly-Once。
ClickHouse内核分析系列文章，本文将为大家深度解读Zookeeper在ClickHouse集群中的作用，目前和Zookeeper密切相关的功能包括分布式DDL执行和ReplicatedMergeTree表引擎。
ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用：内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。
大数据技术已经迅速应用于商业并产生价值，通过数据分析来识别用户行为，建立以用户为中心的低成本快速增长，是一个企业必须具备的核心竞争力。 随着成本的大幅度增加，企业必须改变过去粗放型的营销和运营方式，特别是在市场营销、产品制造、销售以及未来的客户服务等各个方面向更加科学、高效的方向转变。
在传统关系型数据库中，SQL处理器的组件主要包括以下几种：负责进行词法和语法分析,把程序从人类高可读的格式(即SQL)转化成机器高可读的格式(AST,抽象语法树)。词法分析指的是把SQL中的字符序列分解成一个个独立的词法单元——Token(<类型，值>)。
随着时间推移和业务的快速发展，携程酒店数据累积越来越多。目前流量日数据在3T左右，再加上各种订单、价、量、态等数据更是庞大。现有Hive（Spark引擎）执行速度虽然相对较快，但在国际化发展背景下，一些海外业务由于时差问题，数据需要比国内提前数小时完成，性能提升迫在眉睫。2020年初，我们开始研究ClickHouse在数据仓库领域应用。
ClickHouse是最近比较火的一款开源列式存储分析型数据库，它最核心的特点就是极致存储压缩率和查询性能。从我个人的视角来看存储是决定一款数据库核心竞争力、适用场景的关键所在，所以接下来我会陆续推出一系列文章来分析ClickHouse中最重要的MergeTree存储内核。本文主旨在于介绍MergeTree的存储格式，并且彻底剖析MergeTree存储的极致检索性能。
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