在實務中，資料庫節點可能因硬體故障、軟體升級或網路問題而離線。如何確保資料不遺失、查詢不中斷，並且能夠在線進行升級與維護，高可用性 (High Availability, HA) 架構成為核心需求。

隨著資料量從 TB 級別成長至 PB 級別，單機架構顯然無法應付現代資料分析與即時查詢的需求。ClickHouse 透過 Distributed Table 與分布式查詢架構，讓資料能夠橫向擴展到數十、數百台節點，並在龐大資料量下依然維持秒級查詢回應。

在大型資料分析系統中，隨著資料規模與查詢複雜度提升，單純依賴 SELECT 聚合查詢（如 SUM、COUNT、AVG）將無法滿足即時回應的需求。ClickHouse 針對高效聚合查詢場景，提供了 AggregatingMergeTree 儲存引擎，透過預計算 (Pre-Aggregation) 與聚合函數壓縮 (AggregateFunction 型別)，大幅降低查詢延遲。

在處理即時 Event Streaming 或高頻變動的資料場景時，僅靠 CollapsingMergeTree 的「新增/刪除」邏輯標記，往往無法應付複雜的資料狀態與版本管理需求。ClickHouse 為此提供了更進階的 VersionedCollapsingMergeTree 儲存引擎，透過 sign 與 version 雙欄位設計，實現更強大的資料去重與版本控制機制。

在傳統 OLTP 資料庫中，刪除與更新資料是家常便飯，但在 ClickHouse 這類專為 OLAP 場景設計的資料庫中，「邏輯刪除」與「資料版本控制」則需要透過特別設計的儲存引擎來實現。

在 ClickHouse 的查詢加速機制中，除了 Partition Pruning 進行粗篩外，另一個細緻化資料範圍掃描的關鍵機制就是 Primary Key (主鍵索引)、Sorting Key (排序鍵) 與 Granule 索引 (粒度索引)。

在前端專案日漸龐大與模組化需求提升的今天，如何設計一個可擴展、易維護且高內聚的專案架構成為開發者的重要課題。本文將以 React 為示範語言，深入解析「FSD (Feature-Sliced Design)」與「Feature-based Architecture」的核心理念與實作方式，並透過實戰範例帶你一步步建立一個具備現代前端架構思維的專案。

當面對數億、數十億筆資料時，若每次查詢都必須掃描全表，效率勢必崩潰。ClickHouse 提供了靈活的 分區 (Partitioning) 與 Partition Pruning (分區裁剪) 技術，讓你在查詢時僅需掃描「真正相關的資料區塊」，大幅減少 I/O 與查詢延遲。