ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。本文将深入探讨ClickHouse的独特特性、高性能查询引擎以及在实际应用场景中的优势。
列式数据库和 OLAP
首先我们先来理解下列式数据库和 OLAP（online Analytical Processing），因为它们构成了 ClickHouse 的基础。
在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：
| Row | WatchID | JavaEnable | Title | GoodEvent | EventTime |
|---|---|---|---|---|---|
| #0 | 89354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016-05-18 05:19:20 |
| #1 | 90329509958 | 0 | Contact us | 1 | 2016-05-18 08:10:20 |
| #2 | 89953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016-05-18 07:38:00 |
| #N | … | … | … | … | … |
处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。
在列式数据库系统中，数据按如下的顺序存储：
| Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
|---|---|---|---|---|
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
这些示例只显示了数据的排列顺序。来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起。
我们用图来理解下两种数据库的差别，显而易见，列式数据库读取速度暴打传统的行式数据库系统。
为什么会发生这种情况？
- 针对分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。例如，如果只需要读取100列中的5列，而行式数据库要全读，这将帮助你最少减少20倍的I/O消耗。
- 由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。
- 由于I/O的降低，这将帮助更多的数据被系统缓存。
- CPU等待时间大大降低，效率提升。
但是，列式数据库能发挥作用的场景有限。
OLAP场景则是其中之一
- 绝大多数是读请求
- 数据以相当大的批次(> 1000行)更新，而不是单行更新;或者根本没有更新。
- 已添加到数据库的数据不能修改。
- 对于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。
- 宽表，即每个表包含着大量的列
- 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少)
- 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
- 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
- 处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行)
- 事务不是必须的
- 对数据一致性要求低
- 每个查询有一个大表。除了他以外，其他的都很小。
- 查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合于单个服务器的RAM中
ClickHouse的核心特性
1. 列式存储
ClickHouse是一个列式数据库，这意味着数据是按列而不是按行存储的。列式存储对于分析型查询具有明显优势，因为查询通常只涉及表的少数几列。列式存储可以大幅减少磁盘I/O，从而提高查询性能。
2. 数据压缩
ClickHouse能够对列数据进行高效压缩。因为每列数据的类型相同，很容易找到合适的压缩算法。数据压缩不仅节省了存储空间，而且可以减少磁盘I/O，进一步提高查询速度。
3. 分布式处理
ClickHouse具有原生的分布式处理能力，可以轻松地在多个节点上部署并行数据处理任务。这使得ClickHouse能够处理大量数据并提供高可用性。
4. 向量化执行引擎
ClickHouse的查询引擎采用了向量化执行方法，可以在单个CPU核心上同时处理多个数据值。这种方法大大提高了CPU的利用率，从而加速查询处理速度。
5. SQL支持
ClickHouse支持SQL查询语言，这意味着你可以使用熟悉的SQL语法进行查询和数据操作。此外，ClickHouse还支持许多高级功能，如窗口函数、联接等。
实际应用场景
ClickHouse适用于各种大数据分析场景，包括：
- 网站分析：分析网站访问量、访问者行为等。
- IoT数据处理：实时分析大量的IoT设备数据。
- 金融数据分析：分析交易数据、风险评估等。
- 电信数据分析：分析通话记录、网络质量等。
深入分析：性能优化技巧
为了充分发挥ClickHouse的性能潜力，以下是一些实用的优化技巧：
- 数据分区和分片：通过对数据进行分区和分片，可以减少单个查询需要处理的数据量，从而加速查询速度。
- 索引：创建合适的索引可以显著提高查询性能。ClickHouse支持多种索引类型，包括主键索引、辅助索引等。
- 物化视图：通过预先计算和存储查询结果，物化视图可以显著提高查询速度。ClickHouse支持实时更新的物化视图，以便始终保持数据的实时性。
- 调整配置参数：根据硬件资源和查询需求，调整ClickHouse的配置参数，例如内存限制、并发度等，以达到最佳性能。
总结
ClickHouse凭借其高性能、列式存储和丰富的功能，为大数据分析提供了强大的支持。通过深入了解其核心特性和实际应用场景，我们可以充分利用ClickHouse，为业务带来价值。同时，掌握一些性能优化技巧，可以进一步提高ClickHouse的查询速度和处理能力。在大数据领域，ClickHouse无疑是一个值得关注和探索的优秀数据库解决方案。
