1. 面试官：以订单支付系统为例，结合 ClickHouse 数据模型设计原则，详细描述如何设计适合实时分析的订单支付数据模型。

2. 面试官：在 ClickHouse 中，如何利用数据模型设计原则来优化大量实时日志数据的存储和查询性能？

3. 面试官：为什么在 ClickHouse 中采用稀疏数据模型是一种有效的要点？请提供一个具体的案例来说明其优势。

4. 面试官：如何设计 ClickHouse 数据模型以支持复杂的时序数据分析，例如 IoT 设备生成的海量时序数据？

5. 面试官：结合 ClickHouse 数据模型设计原则，说明如何在 ClickHouse 中创建具有高度维度数据模型的多维分析表。

6. 面试官：介绍在 ClickHouse 中设计数据模型时，如何处理维度扩展和新维度的加入？

7. 面试官：为什么在 ClickHouse 中使用合适的数据模型设计原则可以提高查询性能和减少存储空间？请提供详细解释。

8. 面试官：在 ClickHouse 中，如何利用数据模型设计原则来实现快速的实时聚合计算？

9. 面试官：结合 ClickHouse 数据模型设计原则，说明如何在 ClickHouse 中处理具有大量稀疏维度的数据分析任务。

10. 面试官：以实时网站流量分析为例，结合 ClickHouse 数据模型设计原则，详细描述如何设计适合实时流量分析的数据模型。