ClickHouse-你没见过的列存储|青训营笔记

一只默默努力的小菜鸟
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这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 9 天

数据库基本概念

数据库是什么

数据库是结构化信息或数据的有序集合，一般以电子形式存储在计算机系统中。通常由数据库管理系统 (DBMS)来控制。在现实中，数据、DBMS 及关联应用一起被称为数据库系统，通常简称为数据库。

数据库的类型

  1. 关系数据库：关系型数据库是把数据以表的形式进行储存，然后再各个表之间建立关系，通过这些表之间的关系来操作不同表之间的数据。
  2. 非关系数据库 ： NoSQL 或非关系数据库，支持存储和操作非结构化及半结构化数据。相比于关系型数据库，NoSQL没有固定的表结构，且数据之间不存在表与表之间的关系，数据之间可以是独立的。NoSQL的关键是它们放弃了传统关系型数据库的强事务保证和关系模型，通过所谓最终一致性和非关系数据模型（例如键值对，图，文档）来提高Web应用所注重的高可用性和可扩展性。
  3. 单机数据库：在一台计算机上完成数据的存储和查询的数据库系统。
  4. 分布式数据库 ： 分布式数据库由位于不同站点的两个或多个文件组成。
  5. OLTP 数据库 ：(Online transactional processing)是一种高速分析数据库，专为多个用户执行大量事务而设计。
  6. OLAP 数据库： (Online analytical processing) 数据库旨在同时分析多个数据维度，帮助团队更好地理解其数据中的复杂关系

OLAP数据库

  1. 大量数据的读写，PB级别的存储
  2. 多维分析，复杂的聚合函数

  1. 离线/实时分析，对查询速度有要求

SQL

  1. 一种编程语言，目前几乎所有的关系数据库都使用 SQL (Structured Query Language ) 编程语言来查询、操作和定义数据，进行数据访问控制。
  2. SQL的结构

  查询包含一系列含有最终结果的字段, 紧跟SELECT关键词。星号（"*"）也可以用来指定查询应当返回查询表所有字段，可选的关键词和子句包括：

  • FROM子句指定了选择的数据表。FROM子句也可以包含JOIN 二层子句来为数据表的连接设置规则。
  • WHERE子句后接一个比较谓词以限制返回的行。WHERE子句仅保留返回结果里使得比较谓词的值为True的行。
  • GROUP BY子句用于将若干含有相同值的行合并。 GROUP BY通常与SQL聚合函数连用，或者用于清除数据重复的行。GROUP BY子句要用在WHERE子句之后。
  • HAVING子句后接一个谓词来过滤从GROUP BY子句中获得的结果，由于其作用于GROUP BY子句之上，所以聚合函数也可以放到其谓词中。
  • ORDER BY子句指明将哪个字段用作排序关键字，以及排序顺序(升序/降序)，如果无此子句，那么返回结果的顺序不能保证有序。

  1. SQL的用途

a. 定义数据模型

CREATE TABLE default.test_insert_local
(
   `p_date` Date,
   `id` Int32
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY p_date
ORDER BY id
SETTINGS index_granularity = 8192
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b. 读写数据库数据

insert into default.test_insert_local values ('2022-01-01', 1);

select count() from default.test_insert_local;
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  1. SQL的优点
  • 标准化，ISO和ANSI是长期建立使用的SQL数据库标准
  • 高度非过程化，用SQL进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无须了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。
  • 以同一种语法结构提供两种使用方式，用户可以在终端上直接输入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（如C、C#、JAVA）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL的语法结构基本上是一致的。
  • 语言简洁，易学易用：SQL功能极强，但由于设计巧妙，语言十分简洁，完成数据定义、数据操纵、数据控制的核心功能只用了9个动词：CREATE、ALTER、DROP、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、GRANT、REVOKE。且SQL语言语法简单，接近英语口语，因此容易学习，也容易使用。

数据库的架构

  1. Client

  2. Parser

    词法分析，语法分析，生成AST树 (Abstract syntax tree)

  1. Analyzer

    变量绑定、类型推导、语义检查、安全、权限检查、完整性检查等，为生成计划做准备

  2. Analyzer

    变量绑定、类型推导、语义检查、安全、权限检查、完整性检查等，为生成计划做准备

  3. Optimizer

  • 为查询生成性能最优的执行计划

  • 进行代价评估

  • Executor 将执行计划翻译成可执行的物理计划

  • Storage engine

    a. 管理内存数据结构【index、内存数据、缓存（Query cache、Data cache、Index cache）】

    b. 管理磁盘数据【磁盘数据的文件格式、磁盘数据的增删查改】

    c. 读写算子【数据写入逻辑、数据读取逻辑】

一个sql的执行流程

设计数据库存储的要点

  1. 性能瓶颈在哪里：数据选择、数据读取、构造内存数据、计算
  2. 选择什么样的数据格式：是否可以并发处理、是否可以构建索引、行存，列存 或者 行列混合存储
  3. 选择什么样的索引：读写的方式：读多写少、读少写多、点查场景、分析型场景

列式存储

什么是列存

  1. 行存的存储

  1. 列存的存储

  列存的优点

a. 数据压缩

  • 数据压缩可以使读的数据量更少，在IO密集型计算中获得大的性能优势
  • 相同类型压缩效率更高
  • 排序之后压缩效率更高
  • 可以针对不同类型使用不同的压缩算法
  • 几种常见的压缩算法

【LZ4】

输入：abcde_bcdefgh_abcdefghxxxxxxx

输出：abcde_(5,4)fgh_(14,5)fghxxxxxxx
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(5,4) 代表向前5个byte，匹配到的内容长度有4，即"bcde"是一个重复

重复项越多或者越长，压缩率就会越高

【Run-length encoding】

输入：WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBBBWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWWW

输出：12W1B12W3B24W1B14W
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压缩重复的数据

【Delta encoding】

输入：105, 135, 112, 135, 143, 147

输出：105(base),30, -23, 23, 8, 4
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将数据存储为连续数据之间的差异，而不是直接存储数据本身

b. 数据处理

【查询优化】1.可以选择特定的列做计算而不是读所有列 2.对聚合计算友好

【延迟物化】

  • 物化：将列数据转换为可以被计算或者输出的行数据或者内存数据结果的过程，物化后的数据通常可以用来做数据过滤，聚合计算，Join

image.png

  • 延迟物化：尽可能推迟物化操作的发生

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  • 缓存友好
  • CPU / 内存带宽友好
  • 可以利用到执行计划和算子的优化，例如filter
  • 保留直接在压缩列做计算的机会

【向量化】

  • SIMD

    single instruction multiple data，对于现代多核CPU，其都有能力用一条指令执行多条数据

    对于代码

for (size_t i = 0; i < 100; ++i) 
 c[i] = a[i] + b[i];
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非向量化执行

c[0] = a[0] + b[0]; 
c[1] = a[1] + b[1];
... ... 
复制代码

如果这时候CPU也可以并行的计算我们写的代码，那么理论上我们的处理速度就会是之前代码的100倍，幸运的是SIMD指令就是完成这样的工作的，用SIMD指令完成这样代码设计和执行就叫做向量化

image.png

  • 执行模型

    数据需要按批读取 函数的调用需要明确数据类型

  • 列存数据库适合设计出这样的执行模型，从而使用向量化技术

  列存 VS 行存

image.png

ClickHosue存储设计

ClickHouse典型应用场景

【后端专场 学习资料七】第五届字节跳动青训营 - 掘金 (juejin.cn)

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