1. 面试官：介绍基于时间分区的数据分区策略，并解释其适用场景和优势。

2. 面试官：深入解释MergeTree引擎中的数据压缩机制，包括使用的压缩算法和压缩率的影响因素。

3. 面试官：如何在ClickHouse中实现自定义数据分区规则？请提供示例和详细步骤。

4. 面试官：分析并比较优化典型时间序列数据的分区策略和压缩策略，提出您的结论和建议。

5. 面试官：探讨低温数据压缩在ClickHouse中的实现方式，以及对查询性能和存储空间的影响。

6. 面试官：评价并比较ClickHouse中典型的数据分区方法，分析其适用场景和局限性。

7. 面试官：设计一种创新的数据压缩算法，用于高效地压缩ClickHouse中的大容量数据。

8. 面试官：解释如何使用MergeTree引擎中的Tiered存储方法，优化数据存储和查询性能。

9. 面试官：讨论在ClickHouse中应用多级分区策略的可行性和优劣势，并提供示例应用场景。

10. 面试官：针对时序数据的特性，设计一种自适应的数据分区和压缩策略，以实现高性能的数据存储和查询。