1）大数据常见业务
2）业界常见解决方案
3）clickhouse简单。适合spark hive已经离线处理好了，离线批量导入。update操作多不合适。
4）clickhouse存储引擎。如何解决ReplacingMergeTree不适合update、数据一致性、高并发查询等问题。采用AggregatingMergeTree
5）ReplacingMergeTree，用insert替换update，但其他不需要更新的列也会被查询，代价高。
AggregatingMergeTree直接insert就可以。聚合函数anylast自动保留每个列最后出现的非null值。通过insert达到update。
6）Insert UID重复，如何保证数据一致性。
1.用distinct更新立即可见；2.OPTIMIZE周期性可见，提高OPTIMIZE效率，用分区并行OPTIMIZE。
7）高并发查询
