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【京东】ClickHouse 的写入和读取为什么快

京东大数据开发一面真题。ClickHouse 读快靠列存+向量化+稀疏索引+数据分区裁剪，写快靠追加写 parts+异步 merge 的 LSM 类机制。

91学AI·5 阅读

用户画像系统核心是三件事：ID-Mapping 打通身份、标签分层存储（明细宽表 + 位图）、圈人查询用位图交并加速，存储选型按更新频率和查询模式拆给 Doris 与 CK。

91学AI·6 阅读

实时大屏设计核心是分层降载：Kafka 接流、Flink 做窗口预聚合、OLAP 存多粒度结果、缓存挡并发，让大屏查询只扫小数据量，秒级刷新生生不息。

91学AI·6 阅读

OLAP 引擎按批组织存储，ClickHouse 攒批防 part 爆炸，Doris Stream Load 按批次生成 segment；导入调优核心是批大小、频率与上游幂等重试。

91学AI·6 阅读

位图索引把低基数列的等值/集合查询转成位运算，Doris/StarRocks 还用它做精确去重加速；BloomFilter 用哈希概率结构做低成本存在性过滤，牺牲一点误判换 IO 大降。

91学AI·7 阅读

OLAP 选型先定三个硬指标：数据量级与增速、查询并发与延迟要求、数据更新频率，再叠加 join 复杂度、团队运维能力和生态，用排除法收敛候选。

91学AI·6 阅读