ClickHouse 基础介绍

布客说
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官网：clickhouse.yandex/

背景

提到大数据不得不提 Hadoop，当下的 Hadoop 已不仅仅是当初的 HDFS + MR(MapReduce) 这么简单。基于 Hadoop 而衍生的 Hive、Pig、Spark、Presto、Impala 等一系列组件共同构成了 Hadoop 生态体系。Hadoop 生态为今天的大数据领域提供着稳定可靠的数据服务。

Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题，当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于数据处理时效性。基于 Hadoop 生态的数据处理场景大部分对时效要求不高，按照传统的做法一般是 T + 1 的数据时效。即 Trade + 1，数据产出在交易日 + 1 天。

ClickHouse 的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。

概述

Clickhouse 由俄罗斯 Yandex 公司开发，专为在线数据分析而设计。Yandex 是俄罗斯搜索引擎公司，官方提供的文档表明 ClickHouse 日处理记录数“十亿级” 无压力。

特性

  • 采用列式存储。
  • 数据压缩。
  • 基于磁盘的存储，大部分列式存储数据库为了追求速度，会将数据直接写入内存，按时内存的空间往往很小。
  • CPU 利用率高，在计算时会使用机器上的所有 CPU 资源。
  • 支持分片，并且同一个计算任务会在不同分片上并行执行，计算完成后会将结果汇总。
  • 支持 SQL，SQL 几乎成了大数据的标准工具，使用门槛较低。
  • 支持联表查询。
  • 支持实时更新。
  • 自动多副本同步。
  • 支持索引。
  • 分布式存储查询。

性能

根据官方提供的数据，性能表现大致如下：

  • 低延迟：对于数据量（几千行，列不是很多）不是很大的短查询，如果数据已经被载入缓存，且使用主码，延迟在50MS左右。
  • 并发量：虽然 ClickHouse 是一种在线分析型数据库，也可支持一定的并发。当单个查询比较短时，官方建议 100 Queries / second。
  • 写入速度：在使用 MergeTree 引擎的情况下，写入速度大概是 50 - 200 M / s，如果按照 1 K 一条记录来算，大约每秒可写入 50000 ~ 200000 条记录每秒。如果每条记录比较小的话写入速度会更快。

接口

  • 对外提供 Http，JDBC 两种接口方式
  • 对内各模块间使用 TCP 连接通信。

与 Hadoop 区别

  • Hadoop 体系是一种离线系统，一般很难支持即席查询。ClickHouse 可以支持即席查询。
  • Hadoop 体系一般不支持实时更新，都采用批量更新和写入。ClickHouse 支持实时数据更新。
  • Hadoop 体系一般采用行记录存储，数据查询需要扫描所有列，当表很宽时会扫描很多用不到的列。ClickHouse 是列式存储，查询只需要加载相关的列。

引擎

ClickHouse 提供了丰富的存储引擎，存储引擎的类型决定了数据如何存放、如何做备份、如何被检索、是否使用索引。不同的存储引擎在数据写入/检索方面做平衡，以满足不同业务需求。

ClickHouse 提供了十多种引擎，这里介绍两种最重要的引擎：MergeTree、Distributed。

MergeTree

MergeTree 是 ClickHouse 中最先进的引擎，并由 MergeTree 衍生出了一系列的引擎，统称 MergeTree 系引擎。

特性

  • 支持主键索和日期索引。
  • 可以提供实时的数据更新。
  • MergeTree 是 ClickHouse 数据库提供的最理想的引擎。
  • MergeTree 类型的表必须有一个 Date 类型列。因为默认情况下数据是按时间进行分区存放的。

分区

  • MergeTree 默认分区是以月为单位，同一个月的数据永远都不会被合并。
  • 同一个分区的数据会被切割到不同的文件夹中。
  • 当有新数据写入时，数据会被写入新的文件夹中，后台会有线程定时对这些文件夹进行合并。
  • 每个文件夹中包含当前文件夹范围内的数据，数据按照主码排序，并且每个文件夹中有一个针对该文件夹中数据的索引文件。

分区新特性

  • 在老版本的 ClickHouse 中只支持按月分区，在 1.1.54310 版之后，支持用户自定义分区。
  • 可以通过 system.parts 表查看表的分区情况。

索引

  • 每个数据分区的子文件夹都有一个独立索引。
  • 当 where 子句中在索引列及 Date 列上做了“等于、不等于、>=、<=、>、<、IN、bool 判断”操作，索引就会起作用。
  • Like 操作不会使用索引如下面的 SQL 将不会用到索引。
  • SELECT count()FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%xxxx%'。
  • 对于日期索引，查询仅仅在包含这些数据的分区上执行。
  • 查询时最好指定主码，因为在一个子分区中，数据按照主码存储。所以，当定位到某天的数据文件夹时，如果这一天数据量很大，查询不带主码就会导致大量的数据扫描。

Distributed

Distributed 引擎并不存储真实数据，而是来做分布式写入和查询，与其他引擎配合使用，比如：Distributed + MergeTree。

  • Distributed 引擎可以认为是 Proxy，仅仅存有表结构。
  • MergeTree 引擎可以认为是 DataNode，存储真实数据。
  • Distributed 引擎需要指定如下参数：<集群名称，远程数据库名，远程表名，分片规则>
    • 集群名：即当前集群名称。
    • 远程数据库名：比如存储具体数据的MergeTree引擎的数据库名
    • 远程表名：存储真实数据的表的名字。
    • 分片规则：可选。
    • 分片：一个 Distributed 表可以被切成多个分片(shard)，分片之间没有数据重合。
    • 副本：一个 Distributed 分片可以有多个副本，副本的数据完全相同。

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