用途：在创建或修改 ClickHouse 表时提供 Schema 设计规则，帮助实现十亿行表上的亚秒级查询、相比原始数据 10 倍以上压缩、零维护的数据保留与分层存储，以及只扫描不到 1% 数据而非全表扫描的查询。
主要能力：涵盖核心规则、引擎选择、ORDER BY 选择、PARTITION BY 指南、数据类型优化、TTL 配置、完整建表示例、反模式、验证查询和故障排查。
核心要点：ORDER BY 决定查询性能，最常过滤的列放前面、低基数先于高基数；PARTITION BY 用于数据管理而非查询加速；使用尽可能小的数据类型；唯一值少于 1 万时用 LowCardinality(String)；尽量避免 Nullable，改用 DEFAULT；PRIMARY KEY 可为 ORDER BY 的前缀。ORDER BY 通常 3-5 列。
引擎选择：MergeTree 用于追加型事件与日志；ReplacingMergeTree 用于去重与 upsert；SummingMergeTree 用于预聚合计数；AggregatingMergeTree 用于复杂聚合；CollapsingMergeTree 用于可变行。
使用方式：按资料中的规则建表，例如 ORDER BY (tenant_id, event_date, user_id)、PARTITION BY toYYYYMM(event_date)、TTL event_date + INTERVAL 12 MONTH DELETE、SETTINGS index_granularity = 8192，并可用 system.parts、system.columns、EXPLAIN 等验证查询做诊断。
适用场景：分析型事件表、日志表、多租户数据、需要保留策略与分层存储的表。
限制：资料要求应用 Schema 变更（ALTER TABLE、重建表）前须获得用户确认；引擎示例与物化视图详见 clickhouse-materialized-views 技能；其他未提供信息暂缺。