ClickHouse专栏：数据仓库与数据库的深度解析
在接下来的系列文章中，我们将深入探讨Click Stream，Data WareHouse，简称ClickHouse。从其名称中的“Data WareHouse”一词，我们可以了解到ClickHouse的主要角色——数据仓库。
那么，什么是“数据仓库”以及它与“数据库”的区别呢？理解这一点至关重要，因为它决定了我们如何正确地将ClickHouse应用到适合的应用场景。
一、OLTP与OLAP
在探讨数据仓库与数据库的区别之前，我们首先需要了解两个关键术语：OLTP（联机事务处理）与OLAP（联机分析处理）。
二、数据仓库的特性解读
数据仓库有着独特的特点，使其成为处理海量数据的理想选择。以下是一些关键特性的解析：
- 它专注于记录数据的变化过程，而非数据的当前状态。
- 读操作远多于写操作。
- 经常使用大宽表进行数据处理。
- 数据操作以批量方式进行，较少或几乎不进行更新操作。
- 不支持传统的事务操作。
三、数据库与数据仓库的协同工作
在复杂的现代应用服务系统中，数据库和数据仓库共同工作，以满足不同的业务需求。
数据库主要用于处理OLTP操作，即面向用户界面的实时操作，如增删改查等。而数据仓库则主要用于OLAP操作，侧重于决策支持，提供数据分析及图形报表等功能。
下面，我们将通过几个实例来进一步说明数据仓库的应用场景及特点。
实例一：批量数据分析
实例二：股票交易数据分析
实例三：用户行为分析
这些实例表明，数据仓库适用于处理海量数据，尤其是那些不需要频繁更新且以吞吐量大的历史数据场景。在这些场景下，数据通常只进行查询和分析操作。
通常在一个大型应用服务系统中，我们既会使用数据库也会使用数据仓库。数据库处理用户的实时操作和界面交互，而数据仓库则为决策层提供数据支持和图形报表。
通过以上解析，我们希望您能更深入地理解ClickHouse及其在数据处理领域的重要性。在接下来的文章中，我们将进一步探讨ClickHouse的特性和应用场景。
注：本文所述内容基于常见应用场景和通用理解，具体实现可能因实际环境而异。