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ClickHouse支持以下几种数据压缩方式：

1. 不使用压缩（No Compression）

   • 优点：不需要进行压缩和解压缩操作，读写速度较快。
   • 缺点：占用的存储空间较大。

2. LZ4 压缩（LZ4 Compression）

   • 优点：压缩和解压缩速度较快。
   • 缺点：相较于其他压缩算法，压缩比较低，占用的存储空间相对较大。

3. ZSTD 压缩（ZSTD Compression）

   • 优点：相较于LZ4，更高的压缩比，占用的存储空间相对较小。
   • 缺点：相对较慢的压缩和解压缩速度，可能会增加一些延迟。

4. LZ4HC 压缩（LZ4HC Compression）

   • 优点：相较于LZ4，更高的压缩比。
   • 缺点：相较于LZ4，压缩和解压缩速度较慢。

5. ZSTDHC 压缩（ZSTDHC Compression）

   • 优点：相较于ZSTD，更高的压缩比。
   • 缺点：相对较慢的压缩和解压缩速度。

总体来说，不使用压缩的方式读写速度最快，但占用存储空间较大。
LZ4和ZSTD拥有较快的压缩和解压缩速度，但压缩比较低和中等。
而LZ4HC和ZSTDHC则具有更高的压缩比，但相应的压缩和解压缩速度较慢。
根据数据的特点和需求，可根据速度和空间的权衡选择合适的压缩方式。

在ClickHouse中，数据分区是一种将表中的数据根据特定的规则划分成不同的部分，并将这些部分存储在独立的目录中的技术。数据分区可以提高查询性能、减少存储空间的使用，并且可以根据业务需求进行优化。

在数据表中定义和管理数据分区，可以通过以下步骤进行：

1. 创建分区表：使用CREATE TABLE语句创建一个分区表，例如：

CREATE TABLE my_table
(
    id UInt32,
    name String,
    date Date,
    value Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id);

在上述示例中，通过PARTITION BY toYYYYMM(date)指定按照date字段进行分区，并且数据将按照date和id字段进行排序。

2. 插入数据：使用INSERT语句插入数据，例如：

INSERT INTO my_table (id, name, date, value)
VALUES (1, 'Alice', '2021-01-01', 10.5);

数据将根据定义的分区规则自动插入到相应的分区中。

3. 查询数据：使用SELECT语句查询数据，例如：

SELECT id, name, date, value
FROM my_table
WHERE date >= '2021-01-01' AND date < '2021-02-01';

查询时可以根据分区规则进行条件过滤，提高查询效率。

4. 修改分区结构：可以通过ALTER TABLE语句对分区表的分区结构进行修改，例如添加新的分区，删除或移动某个分区等。

总结起来，数据分区是ClickHouse中对数据进行划分和管理的一种技术，通过定义好的分区规则，可以对表中的数据进行更高效的查询和管理操作。