ClickHouse数据库详解和应用实践

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文章目录

• 概述
• • 1.适用场景
  • 2.不适用场景
• 一、核心特性
• • 1.完备的DBMS功能
  • 2.列式存储与数据压缩
• 二、安装部署
• • 1.在线安装
  • 2.离线安装
• 三、jdbc访问
• 四、数据类型
• 五、数据库引擎
• • MergeTree家族
• 六、表引擎
• 七、集群、分片与副本
• • zookeeper配置
  • 1个分片3个副本repos1r3集群配置
• 总结

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概述

• ClickHouse 是一个用于联机分析 (OLAP) 的开源的列式数据库管理系统 (DBMS)。来自于俄罗斯本土搜索引擎企业 Yandex 公司。
• ClickHouse具有ROLAP、在线实时查询、完整的 DBMS 功能支持、列式存储、支持批量更新、拥有非常完善的SQL支持和函数、支持高可用、不依赖 Hadoop 复杂生态、开箱即用等许多特点。
• 在 1 亿数据集体量的情况下，ClickHouse 的平均响应速度是 Vertica 的 2.63 倍、InfiniDB 的 17 倍、MonetDB 的 27 倍、Hive 的 126 倍、MySQL 的429 倍以及Greenplum 的 10 倍。

1.适用场景

• ClickHouse在存储数据超过20万亿行的情况下，做到了90%的查询都能够在1秒内返回的惊人之举。可以说ClickHouse具备了人们对一款高性能OLAP数据库的美好向往，所以它基本能够胜任各种数据分析类的场景，并且随着数据体量的增大，它的优势也会变得越为明显。
• ClickHouse非常适用于商业智能领域（也就是我们所说的BI领域），除此之外，它也能够被广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、信息安全、实时数仓、物联网等众多其他领域。
• 在国内的应用：
  今日头条内部用 ClickHouse来做用户行为分析，几千个 ClickHouse 节点，单集群最大 1200 节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。
  腾讯内部用 ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。
  携程内部80%的业务都跑在ClickHouse 上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。
  快手内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约10PB，每天新增 200TB，90% 查询小于 3S。

2.不适用场景

不支持高并发
没有完整的事务支持
稀疏索引导致 ClickHouse 不擅长细粒度或者 key-value 类型数据的查询需求
缺少高频率，低延迟的修改或删除数据的能力
两张大表join性能不高

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一、核心特性

1.完备的DBMS功能

作为一个DBMS，它具备了一些基本功能，如下所示：
DDL（数据定义语言）：可以动态地创建、修改或删除数据库、表和视图，而无须重启服务。
DML（数据操作语言）：可以动态查询、插入、修改或删除数据。
ClickHouse提供了DELETE和UPDATE的能力，这类操作被称为Mutation操作,是一种“很重”的操作，更适用于批量数据的修改和删除；
ALTER TABLE 表名 DELETE WHERE nodeid = ‘’;
ALTER TABLE表名 UPDATE 字段名=新值 WHERE xxx=xxx

权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，保障数据的安全性。
数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。
分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。

2.列式存储与数据压缩

• 列式存储和数据压缩，是高性能数据库必不可少的特性。列式存储和数据压缩通常是伴生的，因为一般来说列式存储是数据压缩的前提。
• 列式存储避免了多余的数据扫描
• ClickHouse默认使用LZ4算法压缩，在Yandex的生产环境中，数据总体的压缩比可以达到8:1。

二、安装部署

1.在线安装

ClickHouse 可以通过源码编译、在线安装、Docker 镜像和 RPM 等多种方法进行安装。
Yum在线安装命令：
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse/rpm/clickhouse.repo
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
修改配置文件config.xml，允许所有ip访问
<listen_host>::</listen_host>
启动clickhouse
sudo /etc/init.d/clickhouse-server start

2.离线安装

需要下载以下4个安装包文件：
clickhouse-client-21.7.4.18-2.noarch.rpm
clickhouse-common-static-21.7.4.18-2.x86_64.rpm
clickhouse-server-21.7.4.18-2.noarch.rpm
clickhouse-server-common-21.7.4.18-2.x86_64.rpm
执行如下命令后即可安装RPM文件：
rpm -ivh ./*.rpm

可以使用clickhouse-client命令对数据库进行访问

三、jdbc访问

1、单机环境
官方最新驱动

com.clickhouse
clickhouse-jdbc
0.4.1
all

获取单节点连接代码示例：

2、集群环境
1 使用Nginx、F5等三方软件或设备做负载均衡。代码中访问地址为负载均衡ip地址。
2 使用jdbc的负载均衡功能，此种方式没有故障转移功能。

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四、数据类型

基础类型：
数值类型：整数、浮点数和定点数三类
字符串类型：String、FixedString和UUID三类
时间类型：DateTime、DateTime64和Date三类
复合类型：
Array、Tuple、Enum和NestedNested四类
复合类型：
Nullable、Domain(IPv4和IPv6)

五、数据库引擎

1、Atomic
默认引擎，在此引擎下可以使用任意类型的表引擎。
2、MySQL
MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和SELECT查询，以方便您在ClickHouse与MySQL之间进行数据交换。引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中。
3、MaterializedMySQL
试验性特性，ClickHouse服务器作为MySQL副本工作。它读取binlog并执行DDL和DML查询。
4、Lazy
在最后一次访问之后，只在RAM中保存expiration_time_in_seconds秒。只能用于*Log表。
5、PostgreSQL
允许连接到远程PostgreSQL服务。支持读写操作(SELECT和INSERT查询)，以在ClickHouse和PostgreSQL之间交换数据。
6、MaterializedPostgreSQL
同MaterializedMySQL
7、[experimental]Replicated
它支持通过将DDL日志写入ZooKeeper并在给定数据库的所有副本上执行的元数据复制。
一个ClickHouse服务器可以同时运行和更新多个复制的数据库。但是同一个复制的数据库不能有多个副本。
8、SQLite
允许连接到SQLite数据库，并支持ClickHouse和SQLite交换数据， 执行 INSERT 和 SELECT 查询。

MergeTree家族

MergeTree作为家族中最基础的表引擎，提供了主键索引、数据分区和数据TTL等基本能力，家族中其他的表引擎则在MergeTree的基础之上各有所长。

• 基础MergeTree
  MergeTree 表引擎主要用于海量数据分析，支持数据分区、存储有序、主键索引、稀疏索引、数据 TTL 等。MergeTree 支持所有ClickHouse SQL 语法。虽然MergeTree拥有主键，但是它的主键却没有唯一键的约束。
  CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name (
  name1 [type] [DEFAULT| not null|ALIAS expr],
  name2 [type] [DEFAU T| not null| |ALIAS expr],
  省略…
  ) ENGINE = MergeTree() [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [PRIMARY KEY expr]
  [SAMPLE BY expr] [SETTINGS name=value, 省略…]

PARTITION BY：分区键。指定表数据以何种标准进行分区。分区键既可以是单列字段，也可以多个列字段，也支持使用列表达式。
ORDER BY：排序键，用于指定在一个数据片段内，数据以何种标准排序。默认情况下主键(PRIMARY KEY)与排序键相同。
PRIMARY KEY：主键。声明后会依照主键字段生成一级索引。默认情况下，主键与排序键(ORDER BY)相同，所以通常使用 ORDER BY 代为指定主键。如果同时声明了ORDER BY与PRIMARY KEY，MergeTree会强制要求PRIMARY KEY列字段必须是ORDER BY的前缀。

• ReplacingMergeTree
  为了解决 MergeTree 相同主键无法去重的问题，ClickHouse 提供了 ReplacingMergeTree 引擎，用来做去重。ReplacingMergeTree确保数据最终被去重，但是无法保证查询过程中主键不重复。因为相同主键的数据可能被 shard 到不同的节点，但是 compaction 只能在一个节点中进行，而且 optimize 的时机也不确定。
• SummingMergeTree
  支持对主键列进行预先聚合。在后台 Compaction 时，会将主键相同的多行进行 sum 求和，然后使用一行数据取而代之，从而大幅度降低存储空间占用，提升聚合计算性能。
• AggregatingMergeTree
  预先聚合引擎的一种，用于提升聚合计算的性能。与 SummingMergeTree 的区别在于：SummingMergeTree 对非主键列进行 sum 聚合，而 AggregatingMergeTree 则可以指定各种聚合函数。 。
• CollapsingMergeTree
  ClickHouse虽提供了DELETE和UPDATE的能力，但这类操作被称为Mutation操作,是一种“很重”的操作，适用于批量数据的修改和删除；为支持细粒度的修改和删除行，提供了CollapsingMergeTree， CollapsingMergeTree通过以增代删的思路，支持行级数据修改和删除的表引擎。在建表语句中指定一个标记列 Sign（插入的时候指定为 1，删除的时候指定为 -1）。

六、表引擎

ClickHouse拥有合并树（MergeTree） 、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列（*MergeTree）最为强大，在生产环境的绝大部分场景中，都会使用此系列的表引擎。

七、集群、分片与副本

• 集群是副本和分片的基础，它将 clickhouse 的服务拓扑由单节点延伸到多个节点。
• clickhouse 集群配置很灵活，既可以将所有节点组成一个单一的大集群，也可以按照业务需求，把节点划分为多个小集群。
• 在每个小集群区域之间，它们的节点、分区和副本数量可以各不相同。
  
• 副本与分片的区别：
  从数据层面上区分，假设 clickhouse 有 N 个节点，在集群的各个节点上都有一张结构相同的数据表 Y , 如果 N1,N2 两个节点的数据完全相同，则互为副本，如果数据完全不同则互为分片。
  从功能层面上看，副本的主要目的是为了防止数据丢失，而数据分片是为了实现数据的水平切分。

zookeeper配置

zookeeper配置如下：

zookeeper配置如下：
 <zookeeper>
        <node>
            <host>td65</host>
            <port>2181</port>
        </node>
       <node>
            <host>td66</host>
            <port>2181</port>
        </node>
    </zookeeper>

1个分片3个副本repos1r3集群配置

        <test_s1r3>
            <shard>
                <internal_replication>false</internal_replication>
                <replica>
                    <host>ck65</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>ck66</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>ck67</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </test_s1r3>
        <macros>
            <shard>01</shard>
	<replica>每台机器不同</replica>
           </macros>

总结

详细内容请下载 ClickHouse数据库详解和应用实践

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