国产数据库的话题，因为某些原因，到不方便说，但姜老师可以谈谈哪些数据库是自己比较看好的。
OLTP领域，MySQL数据库一骑绝尘，相应的码农收入业界都算相对较高，一线城市平均薪资50个W，相信大家不会有太大的质疑。
但今天姜老师想来吹捧一下 ClickHouse 数据库，这货应该会是未来 OLAP 的一哥。
OLAP领域数据库众多，各自有各自的优势和应用场景，如：Hive、SparkSQL、Impala、麒麟等。
但随着 ClickHouse 的诞生，以及在互联网业务中不断地使用，已基本奠定 ClickHouse 未来 OLAP 一哥的位置。从整体架构来看，ClickHouse 貌似也没有什么特别的，列存、多核、分布式计算、向量计算、多存储引擎支持、压缩等，这在其他 OLAP 数据库中，多少也都能看见。
所以，ClickHouse 真正能火的原因是什么呢？
所以，一款数据库能火，最重要的原因是：用户有需求，产品体验好。MySQL 数据库为什么能火？因为他很好满足了当时互联网时代用户创建电商、社交等平台的需求，而且使用足够简单，基本几分钟就能搭建一个主从集群。
Redis 缓存数据库为什么能火？因为他解决了用户对于互联网各种数据结构快速存取的需求，方便业务快速完成需求开发。MySQL 不支持复杂查询，Redis 只能跑在单核上，这都是初期产品劣势，但其实用户并不需要 MySQL 跑复杂查询，单实例 Redis 性能要求 50W QPS。说到底，数据库也是产品，产品一开始是用来满足用户需求的，需求决定了未来市场的占有率。
那么为什么最终 ClickHouse 会脱颖而出呢？
因为现在的业务都有用户画像，用户行为分析的业务需求啊。而且这些需求已经在俄罗斯最大的搜索引擎Yandex得到过生产环境的严格验证。貌似用户画像，用户行为分析这些业务需求 Hadoop 的大数据系统也能做啊？没错，但是 Hadoop 生态的产品用户体验做的极差。首先是 Hadoop 用了 Java 语言去做一个基础设施软件，这注定了系统运行较慢，再怎么优化，这也无济于事。对于 T+1 的数据查询，或许 Hadoop 是一种选择，但是现在对 OLAP 的要求也变得越来越高，甚至是准实时。另外，Hadoop 生态的产品太多，到底使用 Hive、HBase、SparkSQL、Presto 哪个呢？最后一点呢，相互依赖太多，比如 Hive 要用 HDFS，但HDFS 又是可以是一个单独的组件提供服务。所以，Hadoop 的大数据产品总给我有一种可以使用，但是集成度不高的感觉。他用的是 C++ 语言，底层运行速度就不是一个级别。所以看跑分，ClickHouse 这块的优势会很大。此外，他没有加入 Hadoop 这个生态，存储采用的本地存储，而不是HDFS分布式存储。也因为是独立的产品，没有加入 Hadoop 生态，上手 ClickHouse 对于初学者来说是一件非常简单的事情。
所有这些都表明 ClickHouse 这块产品的集成度比较高，用户体验非常好，能快速帮助用户完成业务的需求工作。所以，回到最初的问题，为什么姜老师看好ClickHouse？
因为当前业务都有类似用户画像，行为数据分析的需求，而 ClickHouse 从性能，易用性等角度能很好满足用户的需求。一个 ClickHouse 就能满足用户大部分的OLAP查询需求。所以，为什么不用 ClickHouse 而去用 Hadoop 产品呢？最后的最后，回到国产数据库的话题，首先要清楚定义你的数据库用户是谁？解决他什么样的业务需求呢？如果看 TiDB 数据库，你会发现他号称什么都可以做，分布式数据库，动态扩缩容，Raft 数据一致性，但这些都不是真正的业务需求，而是码农自己 YY 的用户需求。任何一款数据库，要成功的话是很快的，解决用户的真正痛点，基本都是出道即巅峰，如 MySQL、Redis、ES、MongoDB、Snowflake、ClickHouse、Aurora等。如果超过5年还没有占据细分市场的统治地位，这款数据库基本就没戏了，比如 PostgreSQL、TiDB、Cassandra等。你基本也就是在一些技术社区会看到是XXX公司有在用XX数据库，问题你也不清楚他是不是拿着融资的钱，去买通XXX公司的DBA，硬塞个无关痛痒的业务在使用，亦或是买了个广告位。要么出道就巅峰，要么一辈子也红不了，数据库和娱乐圈一样的残酷啊！！！
BTW，3月18日（周五）晚上21点，姜老师将在抖音直播，欢迎关注抖音号：破产码农
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