大数据分析的神器面向列存储的数据库管理系统ClickHouse：能够快速处理大规模数据的实时分析查询

ClickHouse

一、ClickHouse项目详解

项目简介

ClickHouse的核心目标是构建一个开源的、面向列存储的数据库管理系统，能够快速处理大规模数据的实时分析查询。它致力于在保持高并发读写能力的同时，提供低延迟的查询响应，以满足现代企业在商业智能、实时监控、日志分析等场景下对数据分析的及时性和准确性要求。此外，ClickHouse还追求易于部署和管理，能够在不同的硬件环境和操作系统上稳定运行，并且具备良好的扩展性，以适应不断增长的数据量和业务需求。

项目特点

1. 列存储结构：与传统的行存储数据库不同，ClickHouse采用列存储结构。在这种结构下，数据按列进行存储，而非按行。这一设计使得在查询时，只需读取查询涉及的列，大大减少了I/O操作。例如，在一个包含用户信息的表中，若只查询用户的年龄列，行存储数据库需要读取整行数据，而ClickHouse只需读取年龄这一列的数据，显著提高了查询效率，尤其是在处理大量数据和复杂查询时优势更为明显。
2. 实时数据分析能力：ClickHouse专为实时数据分析而设计。它支持快速的数据插入操作，能够在短时间内处理大量的新数据，并立即对这些数据进行查询分析。这一特性使得它在实时监控、金融交易分析等场景中表现出色。例如，在实时监控系统中，新的监控数据不断涌入，ClickHouse可以实时对这些数据进行分析，及时发现异常情况并发出警报。
3. 分布式架构：ClickHouse具备分布式架构，能够将数据分布在多个节点上进行存储和处理。这种架构不仅提高了数据存储的容量，还增强了系统的并行处理能力。通过分布式查询，ClickHouse可以在多个节点上同时执行查询任务，大大缩短了查询的响应时间。例如，在处理海量的日志数据时，分布式架构可以将数据分散到不同节点，并行处理查询，快速得出分析结果。
4. 丰富的SQL支持：ClickHouse支持丰富的SQL语法，使得熟悉SQL的开发者能够轻松上手。它不仅支持标准的SQL查询语句，还扩展了一些针对数据分析的特定功能，如窗口函数、数组和嵌套数据类型的处理等。这使得开发者可以使用熟悉的SQL语言进行复杂的数据分析任务，无需学习新的查询语言。
5. 高性能计算：ClickHouse在计算性能方面表现卓越。它利用向量化执行引擎，对数据进行批量处理，减少了函数调用的开销，提高了计算效率。同时，它还支持多线程并行计算，充分利用多核CPU的性能，进一步提升了整体的计算速度。例如，在处理大规模的聚合计算时，ClickHouse能够快速得出结果，满足实时分析的需求。

技术原理

1. 列存储与压缩：ClickHouse的列存储结构是其高性能的关键之一。在存储时，每一列的数据会被单独存储，并且可以采用不同的压缩算法。常见的压缩算法如LZ4、ZSTD等，能够有效地减少数据的存储空间。由于同一列的数据通常具有相似的数据类型和分布特征，压缩效果显著。例如，对于整数类型的列，通过特定的编码方式和压缩算法，可以将数据压缩到原来的几分之一甚至更小，从而减少磁盘I/O和网络传输开销，提高查询性能。
2. 向量化执行引擎：向量化执行引擎是ClickHouse实现高性能计算的核心技术。传统的数据库执行引擎通常采用一行一行地处理数据的方式，这种方式在处理大规模数据时，函数调用的开销较大。而向量化执行引擎则是按批次处理数据，将数据以向量（数组）的形式进行运算。例如，在执行加法运算时，传统引擎需要对每一行数据进行一次加法操作，而向量化引擎可以对一个向量中的所有元素同时进行加法运算，大大减少了函数调用次数，提高了计算效率。
3. 分布式查询处理：在分布式架构下，ClickHouse的分布式查询处理机制较为复杂但高效。当一个查询请求到达时，ClickHouse会根据数据的分布情况，将查询任务分解为多个子任务，并将这些子任务分发到相应的数据节点上执行。各个节点并行处理子任务，然后将结果返回给协调节点。协调节点再对这些结果进行汇总和处理，最终将完整的查询结果返回给用户。为了保证数据的一致性和查询的准确性，ClickHouse采用了一系列的一致性协议和数据同步机制。
4. 索引技术：ClickHouse支持多种索引技术，如稀疏索引、跳表索引等。稀疏索引通过在数据中选取一部分关键数据点建立索引，减少了索引的存储空间，同时又能快速定位到数据所在的大致位置。跳表索引则是一种基于链表的索引结构，它通过在链表上建立多层索引，提高了数据的查找效率。这些索引技术在不同的查询场景下都能发挥重要作用，帮助ClickHouse快速定位和检索数据，提升查询性能。
5. 与其他技术路径对比：与行存储数据库相比，ClickHouse的列存储结构在数据分析场景下优势明显。行存储数据库在处理复杂查询时，需要读取大量无关数据，导致I/O开销大。而ClickHouse只需读取相关列，大大减少了I/O操作。与其他列存储数据库相比，ClickHouse在实时性方面表现更为突出。例如，一些传统的列存储数据库在数据插入后可能需要一定时间进行数据整理和索引更新，才能进行查询，而ClickHouse能够实时处理新插入的数据并进行查询。在分布式架构方面，ClickHouse的分布式查询处理机制相对简单高效，能够快速将查询任务分发到各个节点并汇总结果，相比一些复杂的分布式数据库，更容易部署和管理。

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二、ClickHouse项目使用指南

环境配置

操作系统支持：ClickHouse支持多种操作系统，包括Linux、macOS和FreeBSD等。在Linux系统上，常见的发行版如Ubuntu、CentOS等都能很好地运行ClickHouse。

硬件要求

• 内存：由于ClickHouse主要用于处理大规模数据的分析，所以对内存有一定要求。建议至少配置4GB以上内存，以确保在处理常见规模数据时的性能。如果数据量较大，例如TB级别，可能需要16GB甚至更高的内存。
• CPU：多核CPU能够更好地支持ClickHouse的并行处理能力。一般来说，具备4核及以上的现代CPU可以满足大部分场景的需求。但对于超大规模数据的复杂分析任务，更多的核心数会带来更好的性能提升。
• 存储：推荐使用高速存储设备，如SSD。因为ClickHouse在读写数据时需要快速的I/O操作，传统的机械硬盘可能在大数据量下成为性能瓶颈。如果是存储海量数据，还需要考虑足够的磁盘空间。

网络配置：ClickHouse通常运行在局域网或服务器环境中，需要确保服务器有稳定的网络连接。如果是分布式部署，节点之间的网络带宽也需要足够，以保证数据的快速传输和同步。此外，要配置好防火墙规则，允许外部客户端（如果有需要）访问ClickHouse的服务端口，默认端口为8123（HTTP接口）和9000（TCP接口）。

安装

Linux系统安装

使用官方脚本安装：在Linux系统上，可以通过官方提供的脚本进行快速安装。在终端中执行以下命令：

curl https://clickhouse.com/ | sh

这个脚本会自动检测系统类型，并下载和安装适合的ClickHouse版本。安装过程中，可能会提示输入管理员密码等信息，按照提示操作即可。
– 手动安装：首先，从ClickHouse官方网站（https://clickhouse.com/download/ ）下载适合你系统的安装包。例如，对于Ubuntu系统，可能是.deb包；对于CentOS系统，可能是.rpm包。
下载完成后，在终端中进入安装包所在目录，对于.deb包，使用以下命令安装：

 sudo dpkg -i clickhouse-<version>.deb

对于.rpm包，使用以下命令安装：

 sudo rpm -ivh clickhouse-<version>.rpm

安装完成后，需要启动ClickHouse服务。在Ubuntu系统上，可以使用以下命令：

 sudo systemctl start clickhouse-server

在CentOS系统上，使用以下命令：

 sudo service clickhouse-server start

macOS系统安装

使用Homebrew安装：如果你的macOS系统安装了Homebrew包管理器，可以使用以下命令安装ClickHouse：

 brew install clickhouse

Homebrew会自动下载并安装最新版本的ClickHouse。安装完成后，同样可以使用以下命令启动服务：

 brew services start clickhouse

手动安装：从官方网站下载macOS版本的安装包（通常是.dmg格式）。双击打开.dmg文件，将ClickHouse应用程序拖动到“Applications”文件夹中。然后，在终端中进入ClickHouse的安装目录（通常在“/Applications/ClickHouse.app/Contents/MacOS/”），使用以下命令启动服务：

./clickhouse-server

使用

连接到ClickHouse

HTTP接口：ClickHouse提供了HTTP接口，可以通过浏览器或者命令行工具（如curl）进行连接。例如，使用curl连接到本地的ClickHouse服务器并执行查询：

 curl -d "SELECT * FROM system.tables LIMIT 10" http://localhost:8123

其中，“SELECT * FROM system.tables LIMIT 10”是SQL查询语句，查询系统表中的前10条记录。
– 客户端工具
– ClickHouse Client：这是ClickHouse官方提供的命令行客户端工具。安装完成ClickHouse后，在命令行中输入“clickhouse-client”即可启动客户端。启动后，可以直接输入SQL语句进行数据库操作。例如：

CREATE DATABASE test_db;
USE test_db;
CREATE TABLE test_table (id UInt32, name String) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id;
INSERT INTO test_table (id, name) VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');
SELECT * FROM test_table; 

DBeaver：这是一款流行的跨平台数据库管理工具，支持ClickHouse。打开DBeaver，新建数据库连接，选择ClickHouse，输入服务器地址（如localhost）、端口（8123）、用户名（默认是default）和密码（默认无密码），即可连接到ClickHouse数据库。在DBeaver中，可以方便地进行数据库管理、表结构查看、数据查询等操作。

数据操作

创建数据库和表：使用SQL语句创建数据库：

CREATE DATABASE my_database;

创建表时，需要指定表结构和存储引擎。例如，创建一个简单的订单表：

USE my_database;
CREATE TABLE orders (
order_id UInt32,
customer_id UInt32,
order_date Date,
amount Decimal(10, 2)
) ENGINE = MergeTree() ORDER BY order_id;

这里使用了MergeTree存储引擎，它是ClickHouse中最常用的存储引擎之一，适用于大多数数据分析场景。
– 插入数据：可以使用INSERT INTO语句插入单条或多条数据：

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount) VALUES (1, 101, '2023-01-01', 100.50);
INSERT INTO orders VALUES (2, 102, '2023-01-02', 200.75), (3, 101, '2023-01-03', 150.20);

SELECT * FROM orders WHERE amount > 150;

还可以进行复杂的聚合查询，如计算每个客户的订单总金额：

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id;

数据分析

聚合分析：ClickHouse在聚合分析方面表现出色。例如，统计不同日期的订单数量和总金额：

SELECT order_date, COUNT(*) AS order_count, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY order_date;

注意事项

数据类型使用

数据类型选择：ClickHouse有丰富的数据类型，如整数类型（UInt8、UInt16等）、浮点数类型（Float32、Float64）、字符串类型（String）等。在定义表结构时，要根据实际数据范围和精度需求选择合适的数据类型。例如，如果数据是无符号整数且范围在0-255之间，使用UInt8可以节省存储空间；如果是高精度的货币金额，使用Decimal类型更合适。

类型转换：在进行数据操作时，要注意数据类型的转换。ClickHouse支持隐式类型转换，但在某些复杂情况下，可能需要显式转换以确保结果的准确性。例如，将字符串类型转换为数字类型时，使用CAST函数：

SELECT CAST('123' AS UInt32);

存储引擎选择

不同引擎特点：ClickHouse有多种存储引擎，如MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree等。每种引擎都有其适用场景。例如，ReplacingMergeTree适用于需要去重的场景，SummingMergeTree适用于需要对数值列进行求和的场景。在选择存储引擎时，要根据数据的特点和业务需求来决定。
引擎配置：一些存储引擎需要特定的配置参数。例如，MergeTree引擎需要指定排序键（ORDER BY），合理的排序键选择可以提高查询性能。如果数据按照时间序列存储，将时间字段作为排序键可以加快按时间范围查询的速度。

性能优化

• 查询优化：
  • 避免全表扫描：在编写查询语句时，尽量使用WHERE条件过滤数据，避免全表扫描。例如，在查询订单表时，如果只需要特定日期的订单，加上日期过滤条件可以大大提高查询效率。
  • 合理使用索引：ClickHouse支持多种索引类型，如主键索引、二级索引等。对于经常查询的字段，可以考虑创建索引。但要注意，索引会占用额外的存储空间，并且插入和更新数据时会有一定的性能开销。
• 数据写入优化：
  • 批量写入：尽量使用批量插入数据的方式，而不是单条插入。这样可以减少数据库的I/O操作次数，提高写入性能。例如，一次插入多条订单数据比多次插入单条订单数据要快得多。
  • 控制写入频率：在高并发写入场景下，要合理控制写入频率。过于频繁的写入可能会导致磁盘I/O压力过大，影响整体性能。可以使用缓冲区等机制来批量处理写入请求。

维护与管理

• 备份与恢复：ClickHouse支持数据备份和恢复操作。可以使用“clickhouse-client”工具执行备份命令，将数据备份到指定目录。恢复时，按照相应的步骤将备份数据恢复到数据库中。在进行备份和恢复操作时，要确保数据库处于稳定状态，避免数据不一致。
• 版本升级：随着ClickHouse的不断发展，会有新的版本发布，带来性能提升、功能增强等好处。在升级版本时，要先在测试环境中进行测试，确保升级过程不会影响现有业务。同时，要注意新版本的兼容性问题，可能会有一些API或配置参数的变化，需要相应调整。

官网：  https://clickhouse.com/

项目地址：  https://github.com/ClickHouse/ClickHouse