第01期：一文了解 ClickHouse|clickhouse|字节|服务器|磁盘|算法

一、简介

1.1 ClickHouse 是什么？

ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。

1.2 ClickHouse的一些特性：

1. 快速：ClickHouse 会充分利用所有可用的硬件，以尽可能快地处理每个查询。单个查询的峰值处理性能超过每秒 2 TB（解压缩后，仅使用的列）。在分布式设置中，读取是在健康副本之间自动平衡的，以避免增加延迟。2. 容错：ClickHouse 支持多主机异步复制，并且可以跨多个数据中心进行部署。所有节点都相等，这可以避免出现单点故障。单个节点或整个数据中心的停机时间不会影响系统的读写可用性。3. 可伸缩：ClickHouse 可以在垂直和水平方向上很好地缩放。ClickHouse 易于调整以在具有数百或数千个节点的群集上或在单个服务器上，甚至在小型虚拟机上执行。当前，每个单节点安装的数据量超过数万亿行或数百兆兆字节。4. 易用：ClickHouse 简单易用，开箱即用。它简化了所有数据处理：将所有结构化数据吸收到系统中，并且立即可用于构建报告。SQL 允许表达期望的结果，而无需涉及某些 DBMS 中可以找到的任何自定义非标准 API。5. 充分利用硬件：ClickHouse 与具有相同的可用 I/O 吞吐量和 CPU 容量的传统的面向行的系统相比，其处理典型的分析查询要快两到三个数量级。列式存储格式允许在 RAM 中容纳更多热数据，从而缩短了响应时间。6. 提高 CPU 效率：向量化查询执行涉及相关的 SIMD 处理器指令和运行时代码生成。处理列中的数据会提高 CPU 行缓存的命中率。7. 优化磁盘访问：ClickHouse 可以最大程度地减少范围查询的次数，从而提高了使用旋转磁盘驱动器的效率，因为它可以保持连续存储数据。8. 最小化数据传输：ClickHouse 使公司无需使用专门针对高性能计算的专用网络即可管理其数据。

何时使用 ClickHouse：

用于分析结构良好且不可变的事件或日志流，建议将每个此类流放入具有预连接维度的单个宽表中。

何时不使用 ClickHouse：

不适合事务性工作负载（OLTP）、高价值的键值请求、Blob 或文档存储。

1.3 为什么 ClickHouse 速度这么快？

首先我们了解一下 OLAP 场景的特点：

1. 读多于写。2. 大宽表，读大量行但是少量列，结果集较小。3. 数据批量写入，且数据不更新或少更新。

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，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。

例如，查询《统计每个广告平台的记录数量》需要读取《广告平台 ID》这一列，它在未压缩的情况下需要 1 个字节进行存储。如果大部分流量不是来自广告平台，那么这一列至少可以以十倍的压缩率被压缩。当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节（未压缩数据）每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。

ClickHouse 从 OLAP 场景需求出发，定制开发了一套全新的高效列式存储引擎

column-oriented 图片来源见水印相比于行式存储，列式存储在分析场景下有着许多优良的特性。

1. 如前所述，分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下，数据按行连续存储，所有列的数据都存储在一个 block 中，不参与计算的列在 IO 时也要全部读出，读取操作被严重放大。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大的减低了 IO cost，加速了查询。2. 同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著。列存往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间，降低了存储成本。3. 更高的压缩比意味着更小的 data size，从磁盘中读取相应数据耗时更短。4. 自由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法。5. 高压缩比，意味着同等大小的内存能够存放更多数据，系统 cache 效果更好。

二、安装实践

2.1 安装

sudo yum install yum-utils sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64 sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client

本案例安装的是单机版本。yum 安装会自动创建 clickhouse 用户。

2.2 修改配置文件

yum 安装完成之后，配置文件，数据文件日志目录设置如下：

配置文件目录:/etc/clickhouse-server/ 数据文件目录:/var/lib/clickhouse/ 日志文件目录:/var/log/clickhouse-server/clickhouse 相关的各个目录可以在配置文件/etc/clickhouse-serverconfig.xml中进行修改。

启动

sudo /etc/init.d/clickhouse-server start

连接

clickhouse-client -m #默认以 default 用户登录

在/etc/clickhouse-server/users.xml中可以设置其他用户的访问权限等。

clickhouse-client [--user=xxx --password=xxx --host=xxx]

2.3 速度测试

localhost :) SELECT :-] C_CITY, :-] S_CITY, :-] toYear(LO_ORDERDATE) AS year, :-] sum(LO_REVENUE) AS revenue :-] FROM lineorder_flat :-] WHERE (C_CITY = 'UNITED KI1' OR C_CITY = 'UNITED KI5') AND (S_CITY = 'UNITED KI1' OR S_CITY = 'UNITED KI5') AND year >= 1992 AND year <= 1997 :-] GROUP BY :-] C_CITY, :-] S_CITY, :-] year :-] ORDER BY :-] year ASC, :-] revenue DESC; SELECT C_CITY, S_CITY, toYear(LO_ORDERDATE) AS year, sum(LO_REVENUE) AS revenue FROM lineorder_flat WHERE ((C_CITY = 'UNITED KI1') OR (C_CITY = 'UNITED KI5')) AND ((S_CITY = 'UNITED KI1') OR (S_CITY = 'UNITED KI5')) AND (year >= 1992) AND (year <= 1997) GROUP BY C_CITY, S_CITY, year ORDER BY year ASC, revenue DESC ┌─C_CITY─────┬─S_CITY─────┬─year─┬────revenue─┐ │ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1992 │ 5776096629 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1992 │ 5555883901 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1992 │ 5348705805 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1992 │ 5326870427 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1993 │ 5892974670 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1993 │ 5490859451 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1993 │ 5468354303 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1993 │ 5089909647 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1994 │ 5437315108 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1994 │ 5348775917 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1994 │ 5310936695 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1994 │ 5237461110 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1995 │ 5737551920 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1995 │ 5657584590 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1995 │ 5260093556 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1995 │ 5213763257 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1996 │ 5522325005 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1996 │ 5451244409 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1996 │ 5231759057 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1996 │ 5203962897 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI1 │ 1997 │ 5340760807 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI1 │ 1997 │ 5295685214 │ │ UNITED KI1 │ UNITED KI5 │ 1997 │ 5188428156 │ │ UNITED KI5 │ UNITED KI5 │ 1997 │ 5024634475 │ └────────────┴────────────┴──────┴────────────┘ 24 rows in set. Elapsed: 1.723 sec. Processed 546.67 million rows, 4.46 GB (317.28 million rows/s., 2.59 GB/s.)

扫描 1.7 秒处理 546w 的数据量，每秒处理 317w 行数据，速度是相当快了。

三、和其他列式存储的对比

图片来自新浪高鹏的 ppt 目前大量使用 ClickHouse 的互联网公司：1. 今日头条内部用 ClickHouse 来做用户行为分析，内部一共几千个 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。2. 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。3. 携程内部从 18 年 7 月份开始接入试用，目前 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。4. 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。5. 在国外，Yandex 内部有数百节点用于做用户点击行为分析，CloudFlare、Spotify 等头部公司也在使用。当然还有一些没有关注到的公司也在大量使用，有兴趣的朋友可以积极尝试。