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[導(dǎo)讀]ClickHouse是什么? ClickHouse是一個(gè)用于聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS) 。

來(lái)源:https://juejin.im/post/6863283398727860238

一、ClickHouse 是什么?

ClickHouse:是一個(gè)用于聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS)

我們首先理清一些基礎(chǔ)概念

  • OLTP:是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),主要操作增刪改查,強(qiáng)調(diào)事務(wù)一致性,比如銀行系統(tǒng)、電商系統(tǒng)

  • OLAP:是倉(cāng)庫(kù)型數(shù)據(jù)庫(kù),主要是讀取數(shù)據(jù),做復(fù)雜數(shù)據(jù)分析,側(cè)重技術(shù)決策支持,提供直觀簡(jiǎn)單的結(jié)果

接著我們用圖示,來(lái)理解一下 列式數(shù)據(jù)庫(kù)行式數(shù)據(jù)庫(kù) 區(qū)別

在傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中(MySQL、Postgres和MS SQL Server),數(shù)據(jù)按如下順序存儲(chǔ):

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在列式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中(ClickHouse),數(shù)據(jù)按如下的順序存儲(chǔ):
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兩者在存儲(chǔ)方式上對(duì)比:

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以上是ClickHouse基本介紹,更多可以查閱

官方手冊(cè): https://clickhouse.tech/docs/zh/

二、業(yè)務(wù)問(wèn)題

業(yè)務(wù)端現(xiàn)有存儲(chǔ)在Mysql中,5000萬(wàn)數(shù)據(jù)量的大表及兩個(gè)輔表,單次聯(lián)表查詢開(kāi)銷在3min+,執(zhí)行效率極低。經(jīng)過(guò)索引優(yōu)化、水平分表、邏輯優(yōu)化,成效較低,因此決定借助ClickHouse來(lái)解決此問(wèn)題

最終通過(guò)優(yōu)化, 查詢時(shí)間降低至1s內(nèi),查詢效率提升200倍!

希望通過(guò)本文,可以幫助大家快速掌握這一利器,并能在實(shí)踐中少走彎路。

三、ClickHouse實(shí)踐

1.Mac下的Clickhouse安裝

我是通過(guò)docker安裝:

查看教程:https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194

也可以下載CK編譯安裝,相對(duì)麻煩一些。

2.數(shù)據(jù)遷移:從Mysql到ClickHouse

ClickHouse支持Mysql大多數(shù)語(yǔ)法,遷移成本低,目前有 ?五種遷移 方案:

  • create table engin mysql,映射方案數(shù)據(jù)還是在Mysql

  • insert into select from,先建表,在導(dǎo)入

  • create table as select from,建表同時(shí)導(dǎo)入

  • csv離線導(dǎo)入

  • streamsets

選擇第三種方案做數(shù)據(jù)遷移:

CREATE?TABLE?[IF?NOT?EXISTS]?[db.]table_name?ENGINE?=?Mergetree?AS?SELECT?*
FROM?mysql('host:port',?'db',?'database',?'user',?'password')?
3.性能測(cè)試對(duì)比
類型 數(shù)據(jù)量 表大小 查詢速度
Mysql 5000萬(wàn) 10G 205s
ClickHouse 5000萬(wàn) 600MB 1s內(nèi)
4.數(shù)據(jù)同步方案

臨時(shí)表

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新建temp中間表,將Mysql數(shù)據(jù)全量同步到ClickHouse內(nèi)temp表,再替換原ClickHouse中的表,適用數(shù)據(jù)量適度,增量和變量頻繁的場(chǎng)景

synch

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開(kāi)源的同步軟件推薦:

synch: https://github.com/long2ice/synch/blob/dev/README-zh.md

原理是通過(guò)Mysql的binlog日志,獲取sql語(yǔ)句,再通過(guò)消息隊(duì)列消費(fèi)task

5.ClickHouse為什么快?
  • 只需要讀取要計(jì)算的列數(shù)據(jù),而非行式的整行數(shù)據(jù)讀取,降低IO cost

  • 同列同類型,有十倍壓縮提升,進(jìn)一步降低IO

  • clickhouse根據(jù)不同存儲(chǔ)場(chǎng)景,做個(gè)性化搜索算法

四、遇到的坑

1.ClickHouse與mysql數(shù)據(jù)類型差異性

用Mysql的語(yǔ)句查詢,發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò):

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解決方案 :LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) =
toUInt32(ec.post_id),中轉(zhuǎn)一下,統(tǒng)一無(wú)符號(hào)類型關(guān)聯(lián)

2.刪除或更新是異步執(zhí)行,只保證最終一致性

查詢CK手冊(cè)發(fā)現(xiàn),即便對(duì)數(shù)據(jù)一致性支持最好的Mergetree,也只是保證最終一致性:

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如果對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求較高,推薦大家做全量同步來(lái)解決


五、總結(jié)

通過(guò)ClickHouse實(shí)踐,完美的解決了Mysql查詢瓶頸,20億行以下數(shù)據(jù)量級(jí)查詢,90%都可以在1s內(nèi)給到結(jié)果,隨著數(shù)據(jù)量增加,ClickHouse同樣也支持集群,大家如果感興趣,可以積極嘗試

參考資料:

  • ClickHouse官方手冊(cè)

    • https://clickhouse.tech/docs/zh/)

  • ClickHouse在攜程酒店應(yīng)用

    • https://cloud.tencent.com/developer/article/1462633

  • ClickHouse引擎怎么選

    • https://developer.aliyun.com/article/762461

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