读者理解 PostgreSQL 行存 OLTP 与 LSM 写优化引擎 之后，仍缺 读优化列存 的完整内核拆解。ClickHouse 是开源列存工程标杆；DuckDB 代表嵌入式分析路径——两者对照覆盖 OLAP 主战场。

本系列不写 SQL 教程，写：

• 列存 part 在磁盘上如何组织 .bin / .mrk / .idx
• 一次 SELECT 如何从 part 读到向量批（Block）
• MergeTree 的 merge 在合并什么、为何是列存「心脏手术」
• PRIMARY KEY 在 ClickHouse 里为何不是唯一约束
• 生产环境 parts 过多、merge 跟不上、mutation 阻塞如何排查

系列状态：已完成（2026-06-18）。16 篇全部可读。

版本锚定：ClickHouse 24.x LTS；DuckDB 1.x。源码引用标注 release tag。

适合谁看

• 数据平台 / OLAP 工程师：维护 ClickHouse 集群或设计 ingest 管道。
• 从 PG/MySQL 转的 DBA：理解排序键、merge、mutation 与 B-Tree 的差异。
• 嵌入式分析开发者：评估 DuckDB、pg_duckdb 与 ClickHouse 分工。
• SRE：parts、副本延迟、OOM 排障。

推荐阅读路径

路径	篇目	适合
OLAP 开发者	1 → 2 → 4 → 5 → 7	理解读写
平台/运维	1 → 6 → 8 → 14 → 15 → 16	集群稳定
嵌入式分析	11 → 12 → 13	DuckDB
从 PG 来	1 → 7 → 5 + PG B-Tree	索引语义差异
完整通读	1 → … → 16	系统掌握

一、六个关键问题

1. 列存文件在磁盘上长什么样？ → 第 1、2 章
2. 一次 SELECT 如何从 part 读到向量批？ → 第 3、4、5 章
3. MergeTree 的 merge 到底在合并什么？ → 第 6 章
4. ClickHouse 的「索引」是什么？ → 第 7 章
5. 分布式表如何工作？ → 第 8、9 章
6. 列存生产环境会出什么事故？ → 第 14–16 章

二、篇目依赖

flowchart TD
  A["01 列存基础"] --> B["02 Part 格式"]
  B --> C["03 压缩与编码"]
  C --> D["04 向量化执行"]
  D --> E["05 查询读取路径"]
  B --> F["06 Merge 与 Mutation"]
  F --> G["07 索引与跳数索引"]
  G --> H["08 ReplicatedMergeTree"]
  H --> I["09 Distributed"]
  I --> J["10 物化视图"]
  D --> K["11 DuckDB 架构"]
  K --> L["12 DuckDB Pipeline"]
  L --> M["13 选型对照"]
  M --> N["14 监控"]
  N --> O["15 故障"]
  O --> P["16 配置陷阱"]

三、目录（全 16 篇）

第一部分：存储格式（第 1–3 篇）

1. 列存基础与 ClickHouse 架构 — 行存/列存三角、进程模型、MergeTree 家族。
2. MergeTree Part 文件格式 — .bin/.mrk/Granule、clickhouse-local 实验。
3. 压缩与编码 — LZ4/ZSTD/Delta/Gorilla 与压缩比方法。

第二部分：读取与合并（第 4–7 篇）

4. 向量化执行引擎 — Block、Processors；对照 PG 执行器。
5. 查询读取路径 — Mark Range、PREWHERE、EXPLAIN indexes=1。
6. Merge 与 Mutation — 后台 merge、Replacing/Collapsing、mutation 危害。
7. 索引与跳数索引 — 稀疏主键、minmax/set/bloom。

第三部分：分布式与管道（第 8–10 篇）

8. ReplicatedMergeTree — Keeper 协调、副本 lag。
9. Distributed 引擎 — 分片键、GLOBAL IN/JOIN 代价。
10. 物化视图与增量管道 — Kafka/S3Queue + MV、目标引擎选型。

第四部分：DuckDB 对照（第 11–13 篇）

11. DuckDB 架构与嵌入式 OLAP — Row Group、进程内分析。
12. DuckDB 向量化与 Pipeline — Morsel-driven 并行。
13. ClickHouse vs DuckDB 选型 — 决策树，不排名。

第五部分：运维实战（第 14–16 篇）

14. 监控与系统表 — system.parts、system.merges、关键指标。
15. 经典故障模式 — too many parts、merge 延迟、OOM。
16. 配置陷阱与容量规划 — parts 阈值、merge 池、磁盘策略。

四、系列联动

系列	联动
postgresql-kernel	执行器、B-Tree、监控
db/lsm-tree	Compaction vs Merge
storage	压缩、块设备
observability	日志/trace 写入 ClickHouse

五、边界

不替代 ClickHouse/DuckDB 官方文档；不写 Cloud 托管内部实现；benchmark 须自测或标注引用来源。

系列 index v2，2026-06-18 — 全 16 篇已发布

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