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ClickHouse是一个用于实时分析的高性能列式数据库，它使用了一些技术来处理复杂查询，同时在性能和可读性之间进行权衡。

一、处理复杂查询的技术：

1. 列式存储结构：
   ClickHouse使用列式存储结构，将每个列的数据连续存储在磁盘上，这样可以只读取所需的列，而不需要读取整个行。这对于处理复杂查询非常有利，因为在复杂查询中只会使用到部分列的数据。

2. 并行查询执行：
   ClickHouse使用多线程来执行查询，可以同时处理多个查询请求。这样可以提高查询的并发性和响应速度。

3. 数据压缩：
   ClickHouse支持多种数据压缩算法，如LZ4、LZMA等，可以减少存储空间和磁盘IO。这对于处理复杂查询非常重要，因为复杂查询通常会涉及大量的数据。

4. 查询优化：
   ClickHouse会自动优化查询计划，通过选择最佳的执行计划来提高查询性能。它使用了多个技术，如Predicate Pushdown、Runtime Filtering等，来减少查询中不必要的IO和计算操作。

二、性能与可读性的权衡：

在处理复杂查询时，性能和可读性是一个需要权衡的问题。
ClickHouse更加注重性能，因为它主要用于实时分析场景，需要处理大量的数据并提供快速的查询响应。
为了获得更好的性能，ClickHouse可能会做出一些牺牲，如查询语句的可读性。
例如，ClickHouse不支持一些复杂的查询语法或子查询。

ClickHouse提供了一些方法来改善查询的可读性：

1. 通过合理的表设计和索引使用，可以提高查询的可读性和性能。
2. 使用适当的命名和注释，使查询语句更易于理解和维护。
3. 使用工具或框架来生成查询，可以减少人工编写查询的复杂度。

综上所述，ClickHouse使用列式存储、并行查询执行、数据压缩等技术来处理复杂查询，并在性能与可读性之间进行权衡。用户可以通过优化表设计、使用适当的命名和注释等方式来改善查询的可读性。