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          最近很火的 ClickHouse 是什么?

          共 2305字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2020-10-28 10:06

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          ClickHouse 是 Yandex(俄羅斯最大的搜索引擎)開源的一個用于實時數(shù)據(jù)分析的基于列存儲的數(shù)據(jù)庫,其處理數(shù)據(jù)的速度比傳統(tǒng)方法快 100-1000 倍。


          ClickHouse 的性能超過了目前市場上可比的面向列的 DBMS,每秒鐘每臺服務(wù)器每秒處理數(shù)億至十億多行和數(shù)十千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。


          # ClickHouse 是什么?


          ClickHouse 是一個用于聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(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,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:是倉庫型數(shù)據(jù)庫,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,提供直觀簡單的結(jié)果。


          接著我們用圖示,來理解一下列式數(shù)據(jù)庫和行式數(shù)據(jù)庫區(qū)別,在傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中(MySQL、Postgres 和 MS SQL Server),數(shù)據(jù)按如下順序存儲:



          在列式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中(ClickHouse),數(shù)據(jù)按如下的順序存儲:



          兩者在存儲方式上對比:


          以上是 ClickHouse 基本介紹,更多可以查閱官方手冊:

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

          # 業(yè)務(wù)問題


          業(yè)務(wù)端現(xiàn)有存儲在 MySQL 中,5000 萬數(shù)據(jù)量的大表及兩個輔表,單次聯(lián)表查詢開銷在 3min+,執(zhí)行效率極低。


          經(jīng)過索引優(yōu)化、水平分表、邏輯優(yōu)化,成效較低,因此決定借助 ClickHouse 來解決此問題。


          最終通過優(yōu)化,查詢時間降低至 1s 內(nèi),查詢效率提升 200 倍!希望通過本文,可以幫助大家快速掌握這一利器,并能在實踐中少走彎路。


          # ClickHouse 實踐


          ①M(fèi)ac 下的 Clickhouse 安裝


          我是通過 Docker 安裝,也可以下載 CK 編譯安裝,相對麻煩一些。參考鏈接:

          https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194

          ②數(shù)據(jù)遷移:從 MySQL 到 ClickHouse


          ClickHouse 支持 MySQL 大多數(shù)語法,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,建表同時導(dǎo)入。

          • csv 離線導(dǎo)入。

          • streamsets。


          參考鏈接:

          https://anjia0532.github.io/2019/07/17/mysql-to-clickhouse/

          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性能測試對比

          性能測試對比如下圖:




          ④數(shù)據(jù)同步方案

          臨時表如下:


          圖片來源:攜程


          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景。

          開源的同步軟件推薦 Synch,如下圖:



          Synch 原理是通過 MySQL 的 Binlog 日志,獲取 SQL 語句,再通過消息隊列消費(fèi) Task。


          ⑤ClickHouse 為什么快?


          有如下幾點(diǎn):


          • 只需要讀取要計算的列數(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)不同存儲場景,做個性化搜索算法。


          # 遇到的坑


          ①ClickHouse 與 MySQL 數(shù)據(jù)類型差異性


          用 MySQL 的語句查詢,發(fā)現(xiàn)報錯:


          解決方案:LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id),中轉(zhuǎn)一下,統(tǒng)一無符號類型關(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 手冊發(fā)現(xiàn),即便對數(shù)據(jù)一致性支持最好的 Mergetree,也只是保證最終一致性:


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


          # 總結(jié)


          通過 ClickHouse 實踐,完美的解決了 MySQL 查詢瓶頸,20 億行以下數(shù)據(jù)量級查詢,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!

          作者:起個帥的名

          來源:https://juejin.im/post/6863283398727860238



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