ClickHouse/docs/zh/faq/use-cases/key-value.md

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title: 我能把 ClickHouse 当做Key-value 键值存储来使用吗?
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2022-04-10 23:08:18 +00:00
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# 我能把 ClickHouse 当做Key-value 键值存储来使用吗? {#can-i-use-clickhouse-as-a-key-value-storage}.
2022-07-06 05:32:21 +00:00
简短的回答是 **不能** 。键值类型负载是ClickHouse最<span class="text-danger">**不适合**</span>的多种场景之一。ClickHouse 毕竟只是一个[OLAP](../../faq/general/olap.md)系统,对于这类负载来说,目前还是有很多优秀的键值存储系统可供选择。
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然而在某些情况下使用ClickHouse进行类似键值的查询仍然是有意义的。通常一些主要的工作负载是分析性的比较适合使用Clickhouse低预算的产品中也有一些次要的操作是需要使用键值模式的同时这些操作的请求吞吐量不会很高也没有严格的延迟要求。如果你有无限的预算你会为这样的次要工作负载安装一个次要的键值数据库但实际上多维护一个存储系统监控、备份等会有额外的成本这是可以考虑避免的。
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如果你决定不遵从这些建议想要使用ClickHouse运行一些类似键值的查询那么这里有一些提示。
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- ClickHouse中点查询开销大的关键原因是MergeTree表引擎家族[MergeTree表引擎家族]../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md采用的稀疏主索引。这个索引不能指向每一行具体的数据相反它指向每N行系统必须从邻近的N行扫描到所需的行沿途读取过多的数据。在一个键值场景中通过`index_granularity`的设置来减少N的值可能是有用的。
- ClickHouse将每一列保存在一组单独的文件中所以要组装一个完整的行它需要访问文件组中的每一个文件。访问数据数量会随着列数的增加而线性增加所以在键值场景中需要避免使用许多列并将所有的有效数据放在一个单一的`String`列中并以某种序列化格式如JSON、Protobuf或任何有效的格式进行编码。
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- 还有一种方法,使用[Join](../../engines/table-engines/special/join.md)表引擎代替正常的`MergeTree`表和[joinGet](../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) 函数来检索数据。它可以提供更好的查询性能,但可能有一些可用性和可靠性问题。下面是一个[使用实例](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql#L49-L51)。