MPP的优缺点

MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题，但是也存在一些问题，例如：

当节点数达到100左右时，MPP有些仍会遇到SQScalability的问题，速度变慢，或者不稳定。

当增加或者删除节点的时候，需要的维护工作仍然比较大，集群会遇到数据迁移和重新平衡的问题

MPP数据库适合存储高密度价值数据，并且是长期存储和多次使用，所以MPP并行数据库会花大量的精力在Load阶段，把数据处理成适合分析格式。带来的优点就是从查询速度快，通常在秒级甚至毫秒级以内就可以返回查询结果。缺点是不支持细粒度的容错。

Hive的优缺点

一、优点

1.操作接口采用类SQL语法，提高快速开发的能力（简单、容易上手）

2.避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本

3.Hive擅长处理大数据，对小数据处理没有优势，因为Hive的延迟比较高

二、缺点

1.Hive的HQL表达能力有限，迭代算法无法表达

2.不擅长数据挖掘方面，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现

3.Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化

4.Hive调优比较困难，粒度较粗

5.Hive不擅长处理实时性高的场合

ClickHouse优缺点

一、优点

1. 为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；
2. 数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；
3. 索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快；
4. 写入速度非常快，50-200M/s，对于大量的数据更新非常适用。

二、缺点

1. 不支持事务，不支持真正的删除/更新；
2. 不支持高并发，官方建议qps为100，可以通过修改配置文件增加连接数，但是在服务器足够好的情况下；
3. SQL满足日常使用80%以上的语法，join写法比较特殊；最新版已支持类似SQL的join，但性能不好；
4. 尽量做1000条以上批量的写入，避免逐行insert或小批量的insert，update，delete操作，因为ClickHouse底层会不断的做异步的数据合并，会影响查询性能，这个在做实时数据写入的时候要尽量避开；
5. Clickhouse快是因为采用了并行处理机制，即使一个查询，也会用服务器一半的CPU去执行，所以ClickHouse不能支持高并发的使用场景，默认单查询使用CPU核数为服务器核数的一半，安装时会自动识别服务器核数，可以通过配置文件修改该参数。

        全量数据导入：数据导入临时表 -> 导入完成后，将原表改名为tmp1 -> 将临时表改名为正式表 -> 删除原表

        增量数据导入： 增量数据导入临时表 -> 将原数据除增量外的也导入临时表 -> 导入完成后，将原表改名为tmp1-> 将临时表改成正式表-> 删除原数据表