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这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并进行实践开发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse*核心的部分——MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧进行了详细解读。

 

 

 

 本书采用浅显易懂的语言 大量演示案例 大量示意图例的形式呈现，以求让读者在*短的时间内，以*舒服的方式，获得*核心的知识。本书的理论观点来自作者在OLAP领域10余年的工作思考与总结；功能与实操的素材来自作者在工作中对ClickHouse的深度应用与实践；原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。

 

 本书在逻辑上分为三大部分：

 

 第1~2章从宏观的角度出发，描述了时代背景、ClickHouse的发展历程及其核心特点。其中，对MOLAP、ROLAP和HORAP三种架构形态的优缺点进行了详细解读，对ClickHouse的发展历程和架构形态进行了深度剖析，目的是帮助读者从根本上了解ClickHouse为什么具有这么高的性能。

 

 第3~5章从实践应用的角度出发，详细介绍了ClickHouse基础功能的使用方法和技巧，其中包括对数据库、数据表、视图、数据字典等重点功能的剖析和演示。

 

 第6~11章从原理的角度出发，解析了ClickHouse核心功能的运行机理。重点介绍了六大类数十种表引擎的主要特点与使用方法。其中对MergeTree的原理进行了深度解析，对它的基础数据结构、分区索引、一级索引、二级索引、压缩数据块、数据标记等重要概念进行了解读；对副本与分片的运行原理也进行了详细剖析；对它的基础数据结构、分布式DDL、分布式协同的核心操作过程等进行了解读。

前　言

第1章　电商四位一体 1

1.1　人—买家 1

1.1.1　开源引流2

1.1.2　客群画像17

1.2　货—货源 22

1.2.1　价格力22

1.2.2　趋势力28

1.3　场—内容 36

1.3.1　智能文案37

1.3.2　文案标签化46

1.3.3　模型工程优化49

1.3.4　展望规划49

1.4　商—企划 50

1.4.1　品类规划定义51

1.4.2　波士顿矩阵53

1.4.3　CBU品类规划53

1.4.4　技术架构59

1.4.5　展望规划61

第2章　系统工程 63

2.1　搜索工程 63

2.1.1　统一入口SP服务64

2.1.2　策略平台OpenSE72

2.1.3　意图分析QP74

2.1.4　在线引擎HA377

2.1.5　离线系统Dump81

2.2　推荐工程 85

2.2.1　召回引擎BE85

2.2.2　算分服务RTP89

2.3　实时数据工程 95

2.3.1　概述 96

2.3.2　数据采集96

2.3.3　数据分层98

2.3.4　数据服务99

2.3.5　数据应用100

第3章　搜索算法 101

3.1　Query查询词理解 101

3.1.1　Query类目预测102

3.1.2　Query改写106

3.1.3　Query推荐111

3.2　搜索排序 122

3.2.1　召回124

3.2.2　粗排135

3.2.3　精排142

3.2.4　搜索底部推荐161

第4章　推荐算法 163

4.1　召回 164

4.1.1　协同过滤165

4.1.2　Embedding I2I168

4.1.3　DeepMatch170

4.2　排序 176

4.2.1　Wide&Deep模型176

4.2.2　DIN180

4.2.3　DIEN183

4.2.4　DMR186

4.2.5　ESMM190

第5章　营销算法 197

5.1　红包 197

5.1.1　用户敏感度建模198

5.1.2　离线红包分配200

5.1.3　在线红包分配202

5.2　营销优惠券 208

第6章　多模态内容场景与端智能 212

6.1　直播推荐算法 212

6.1.1　多目标学习213

6.1.2　用户异构行为214

6.1.3　直播排序模型214

6.2　短视频推荐算法 219

6.2.1　短视频推荐概述219

6.2.2　基于异构网络图的推荐方案220

6.3　榜单算法 229

6.3.1　榜单生成229

6.3.2　榜单召回推荐232

6.3.3　榜单内商品排序232

6.3.4　榜单个性化文案233

6.4　多形态内容混排 235

6.5　App端智能 239

6.6　首图个性化 244

6.6.1　全局视角联合打散244

6.6.2　跨域召回（从淘宝到1688） 247

第7章　认知推理 250

7.1　电商知识图谱 250

7.1.1　知识工程与专家系统250

7.1.2　语义网络与知识图谱252

7.1.3　知识图谱构建254

7.1.4　知识表示265

7.2　知识图谱主题会场 268

7.3　知识蒸馏 271

7.3.1　知识蒸馏的起源272

7.3.2　多种传递形式的知识蒸馏274

7.3.3　知识蒸馏应用于自然语言生成277

7.3.4　BERT模型蒸馏280

7.4　组货推荐 281

7.4.1　同款匹配281

7.4.2　组货搭配284

7.4.3　服饰搭配286

第8章　全域中控 290

8.1　流量中控 290

8.2　在线动态广告分配 297

8.3　目标动态规划 307