一個(gè)比 MySQL 快 800 多倍的數(shù)據(jù)庫(kù)...

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大家好呀！今天給大家科普一個(gè)速度快到飛起的數(shù)據(jù)庫(kù)——ClickHouse。

你可能沒有用過 ClickHouse ，但是一定聽過它的名字。

為了拓展一下自己的知識(shí)面，前段時(shí)間，我找到了 《ClickHouse 原理解析和應(yīng)用實(shí)踐》這本書來看。寫的真心不錯(cuò)！

這篇文章我簡(jiǎn)單從一個(gè) ClickHouse 初學(xué)者的角度，給小伙伴們科普一下 OLAP、OLTP 以及 ClickHouse 的前世今生和應(yīng)用場(chǎng)景。

個(gè)人能力有限。如果文章有任何需要補(bǔ)充/完善/修改的地方，歡迎在評(píng)論區(qū)指出，共同進(jìn)步！

OLAP 介紹

為了將企業(yè)的數(shù)據(jù)有效整合，快速制作出報(bào)表以供數(shù)據(jù)分析/決策使用，誕生了一個(gè)叫做 OLAP（Online Analytical Processing，聯(lián)機(jī)分析處理）系統(tǒng)的概念，也叫做現(xiàn)代 BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）系統(tǒng)。

與 OLAP 相對(duì)應(yīng)的還有一個(gè)叫做 OLTP（Online Transaction Processing ，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）的概念。這個(gè)我們平時(shí)日常接觸的就比較多了，像企業(yè)的 ERP，CRM，OA 等系統(tǒng)都屬于 OLTP 系統(tǒng)。

OLTP & OLAP

簡(jiǎn)單總結(jié)一下：

• OLTP ：可以保證操作的事務(wù)性，通常需要用到傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)比如 MySQL，主要操作是增刪改查（比如添加用戶、用戶之間轉(zhuǎn)賬）。OLTP 通常處理的數(shù)據(jù)量不會(huì)很大，因?yàn)閿?shù)據(jù)量大了之后 OLTP 數(shù)據(jù)庫(kù)的響應(yīng)一般會(huì)非常慢。
• OLAP ：對(duì)數(shù)據(jù)做分析然后得出一些結(jié)果比如數(shù)據(jù)報(bào)表，主要操作是查詢（比如生成網(wǎng)站的流量分析報(bào)告）。OLAP 處理的數(shù)據(jù)量往往很大，并且 OLAP 處理的數(shù)據(jù)對(duì)象是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（data warehouse）中的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

OLAP 系統(tǒng)一般以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了將分散的數(shù)據(jù)匯聚到一處，將它們統(tǒng)一存儲(chǔ)起來。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建通常還會(huì)涉及到 ETL 的過程。ETL 即數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、裝載（Load）。

下面這張圖片來自：What is a Data Warehouse? | IBM^[1]

大部分用于 OLTP 的數(shù)據(jù)庫(kù)都可以執(zhí)行 OLAP 相關(guān)的操作，只不過，效率通常都比較低，畢竟， 這不是它們所擅長(zhǎng)的地方。

OLAP 分類

主流的 OLAP 可以分為 3 類 ROLAP、MOLAP、HOLAP。

ROLAP ( Relational OLAP，關(guān)系型 OLAP )

對(duì)數(shù)據(jù)不進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)時(shí)聚合計(jì)算，靈活性更好！適用于 對(duì)查詢模式不固定、查詢靈活性要求高的場(chǎng)景。常見的 ROLAP 有 Presto，Impala，Clickhouse 等等。

MOLAP ( Multi-dimensional OLAP ，多維 OLAP)

會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理，這提高了查詢性能，同時(shí)也降低了靈活性。適用于查詢場(chǎng)景相對(duì)固定并且對(duì)查詢性能要求非常高的場(chǎng)景。常見的 MOLAP 有 Druid，Kylin，Doris 等等。

HOLAP ( Hybrid OLAP ，混合型 OLAP)

混合類型 OLAP。通常情況下，查詢聚合性數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用 MOLAP 技術(shù)；當(dāng)查詢明細(xì)數(shù)據(jù)時(shí)，使用 ROLAP 技術(shù)。在給定使用場(chǎng)景的前提下，以達(dá)到查詢性能的最優(yōu)化。

相關(guān)閱讀推薦：《什么是 OLAP？主流八大開源 OLAP 技術(shù)架構(gòu)對(duì)比》^[2]

ClickHouse

簡(jiǎn)介

ClickHouse 是 Yandex（俄羅斯的一家做搜索引擎的公司）公司的一個(gè)產(chǎn)品，誕生于自家的在線流量分析產(chǎn)品—Yandex.Metrica。

根據(jù) ClickHouse 官方文檔^[3]介紹：ClickHouse 是一個(gè)用于聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的 MPP 架構(gòu)的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS)。

目前的話，國(guó)內(nèi)有很多公司都在使用 ClickHouse ，比如騰訊、字節(jié)、金數(shù)據(jù)、B 站。

下面是騰訊音樂對(duì) ClickHouse 實(shí)踐：

Github 地址：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse 。

前世今生

其實(shí)，ClickHouse 的誕生也是一步一步改進(jìn)現(xiàn)有系統(tǒng)之后得到的產(chǎn)物！

Yandex.Metrica 的第一版架構(gòu)其實(shí)是基于 MySQL（ROLAP） 來做的。

后來，這一版架構(gòu)出現(xiàn)了瓶頸，數(shù)據(jù)量過多(5800 億)導(dǎo)致分析報(bào)告的耗費(fèi)時(shí)間過長(zhǎng)。即使對(duì)這一版架構(gòu)進(jìn)行了大量?jī)?yōu)化之后，耗費(fèi)時(shí)間也僅僅是提高到了 26 秒。

于是，Yandex.Metrica 的研發(fā)團(tuán)隊(duì)開始另辟蹊徑了！

他們自研了一個(gè)叫做 Metrage（MOLAP） 的新系統(tǒng)。Metrage 的架構(gòu)設(shè)計(jì)和 MySQl 差別很大，就比如它使用的是 LSM 樹作為索引結(jié)構(gòu)而不是 B+ 樹。

Metrage 雖然解決了性能問題，但是，產(chǎn)品方面又有了新的需求。

Metrage 只支持聚合數(shù)據(jù)查詢，因此只有固定的報(bào)表分析功能，非常不靈活。我們希望可以有一個(gè)系統(tǒng)支持處理自定義報(bào)告這類。

于是，Yandex.Metrica 又自主研發(fā)出了 OLAPServer（HOLAP） 系統(tǒng)。并且，OLAPServer 使用 SQL 作為查詢語言。

OLAPServer 系統(tǒng)專為非聚合數(shù)據(jù)使用，實(shí)時(shí)聚合性能非常強(qiáng)！

不過，OLAPServer 也有缺陷比如缺少對(duì)數(shù)據(jù)類型的支持（只支持一種數(shù)據(jù)類型）。并且，功能也比較簡(jiǎn)陋，僅僅支持一些簡(jiǎn)單的功能，并沒有一個(gè) DBMS 應(yīng)該有的基本管理功能比如 DDL 查詢。

于是，Yandex.Metrica 繼續(xù)在 OLAPServer 的基礎(chǔ)上進(jìn)一步完善，最終打造出了 ClickHouse（ROLAP）。

為什么這么快？

ClickHouse 官方給出了一份非常詳細(xì)的 ClickHouse 性能測(cè)試圖，并提供了和其他常見數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比。

性能報(bào)告地址：https://clickhouse.tech/benchmark/dbms/ 。

通過這份報(bào)告，可以非常直觀地感受到 ClickHouse 到底是有多快！

這么說吧，ClickHouse 在相同的服務(wù)器配置與數(shù)據(jù)量（1000 萬）下，平均響應(yīng)速度是 MySQL 的 400 多倍，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到 1 億的話，平均響應(yīng)速度是 MySQL 的 800 多倍。

不談具體的技術(shù)與架構(gòu)，ClickHouse 之所以能夠這么快主要得益于下面幾點(diǎn)（結(jié)合《ClickHouse 原理解析與應(yīng)用實(shí)踐》所做的總結(jié)）：

• 特殊場(chǎng)景特殊對(duì)待 ：同一個(gè)場(chǎng)景的不同狀況，選擇使用不同的實(shí)現(xiàn)方式，盡可能將性能最大化。比如去重計(jì)數(shù) uniqCombined() 函數(shù)，會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)量的不同選擇不同的算法：當(dāng)數(shù)據(jù)量較小的時(shí)候，會(huì)選擇 Array 保存；當(dāng)數(shù)據(jù)量中等的時(shí)候，會(huì)選擇HashSet；而當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，則使用 HyperLogLog 算法。
• 勇于嘗鮮，不行就換 : ClickHouse 會(huì)優(yōu)先使用最合適、最快的算法。如果市面上出現(xiàn)了可能會(huì)更好用的新算法的話，ClickHouse 通常會(huì)立即將其納入并進(jìn)行驗(yàn)證。效果不錯(cuò)的話，就繼續(xù)用著。效果不行的話，就直接踢掉。
• 持續(xù)測(cè)試，持續(xù)改進(jìn) ：優(yōu)秀的軟件不是一朝一夕形成的，需要不斷的測(cè)試改進(jìn)。

適用場(chǎng)景

ClickHouse 雖然性能很強(qiáng)，查詢速度和 MySQL 這類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)完全不是一個(gè)量級(jí)。

但是，ClickHouse 并不可以取代 MySQL 這類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它們是互補(bǔ)的關(guān)系。

ClickHouse 作為一款 OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù)，其應(yīng)用場(chǎng)景主要就是數(shù)據(jù)分析比如廣告流量分析，不適用于 OLTP 事務(wù)性操作的場(chǎng)景，因?yàn)椋恢С质聞?wù)并且對(duì)按行刪除數(shù)據(jù)不夠友好！

文章推薦

推薦一些不錯(cuò)的好文和書籍，方便大家繼續(xù)深入學(xué)習(xí)。

中文 ：

• OLAP 數(shù)倉(cāng)入門問答-基礎(chǔ)篇^[4] （寫的非常好 ??）
• 秒級(jí)去重：ClickHouse 在騰訊海量游戲營(yíng)銷活動(dòng)分析中的應(yīng)用^[5]
• 數(shù)據(jù)分析引擎黑馬 ClickHouse 最新技術(shù)的實(shí)踐與應(yīng)用^[6]
• ClickHouse 在有贊的實(shí)踐之路^[7]
• 伴魚事件分析平臺(tái)：設(shè)計(jì)篇^[8] ：伴魚的事件分析平臺(tái)用到了 ClickHouse 來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
• ClickHouse 官方文檔（中文版）^[9]
• 漫談 ClickHouse 在實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)中的定位與作用^[10] :《 ClickHouse 原理解析與應(yīng)用實(shí)踐》作者朱凱^[11]大佬的一次視頻分享。

英文 ：

• How ClickHouse saved our data^[12]
• Introducing ClickHouse -- The Fastest Data Warehouse You've Never Heard Of (Robert Hodges, Altinity)^[13] ：油管上的一個(gè)視頻。

參考資料

— 【 THE END 】—
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