ClickHouse在大資料領域應用實踐

一、序言

面向大資料量查詢資料庫，優點是在較大資料量（千萬級）的前提下具有較好的查詢性能，

1、應用場景

ClickHouse應用于OLAP（在線分析處理）領域，具體來說滿足如下特點使用此技術比較合適：

• 事務型資料庫表通過連表查詢轉換成寬表
• 聚合（統計）計算使用較多
• 對查詢效率要求較高，有限時間范圍內能夠容忍非冪等性查詢（最終一致性）

2、學習姿勢

大多數學習ClickHouse是從OLTP資料庫開始的，比如Mysql資料庫，對于千萬級別的資料，以InnoDB為存盤引擎的表，僅僅是統計表行數這一需求，執行效率很低，對于一些聚合函式，相應延遲同樣無法接受，

提高資料庫硬體水平，一定程度上能夠改善查詢效率問題，但仍然不能徹底解決查詢效率問題，ClickHouse一推出就大火更加印證開發者在較大資料量的前提下希望有個合理查詢效率的需求是多么的急切，

以典型的Mysql資料庫讀寫分離為例，橫向對比ClickHouse，對比Mysql為何查詢慢以及ClickHouse為何查詢要快，在此基礎上綜合考慮OLTP如何與OLAP協同作業，

二、知識儲備

（一）磁盤IO

1、資料量與查詢效率

資料量在超過一定邊界后，查詢效率急劇下降，造成查詢效率低下的主要原因是磁盤IO，比如Mysql資料庫，通過服務器優化（增加硬體資源消耗），能夠提高一定的性能，并不能從軟體層次有效提高查詢效率，

千萬級別的大表，查詢性能較低，主要涉及磁盤這塊，影響因素有兩條：一是資料索引定位；二是磁盤IO，

（二）性能對比

1、磁盤作業機制

作業系統從磁盤讀取資料到記憶體中，大體經過如下程序：索引到資料存盤位置；以頁為單位IO資料，其中資料索引完畢，IO程序相對較快（速度與記憶體IO不是一個數量級），

磁盤頁IO表示在磁盤頁上命中一條記錄與全部命中，IO時間相同，實際使用程序中，查詢一條記錄與多條連續記錄有時候時間相似（底層邏輯都是從磁盤IO一個磁盤頁的資料），

2、按行（列）存盤

通過簡單示例比較按行存盤與按列存盤對查詢的影響，主要以磁盤IO最為技術指標，測驗資料量為千萬級別，

CREATE TABLE `human_name` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '名稱',
  `deleted` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '邏輯洗掉',
  `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時間',
  `delete_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '洗掉時間',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='人名資訊表';

通過不同的場景，對比不同存盤方式在磁盤IO上的消耗，進而比較查詢效率，

（1）通過id查詢name

行存盤在索引上節約時間；列存盤在磁盤IO上節約時間，資料量較小可以忽略差異，本回合二者持平，

（2）通過批id查詢name

批查詢是指有限區間查詢或者有限集合查詢，資料量百條以內，有限區間查詢與有限集合查詢，對應的資料量較小，性能表現差別不大，仔細分析程序，二者仍然存在明顯的差異，

區間查詢的效率比有限集合查詢效率要高，原因如下：區間查詢資料存盤是連續的，單次資料索引，單頁磁盤IO（資料量較小），緊湊的資料查詢，按行存盤略占優勢，考慮到是查詢單個欄位，因此磁盤資料索引次數均為一次（按列查詢多少列即索引多少次），

集合查詢由于查詢條件非連續，需要單獨索引并完成磁盤IO，集合中有N個元素（隨機）需要索引N次，以頁為單位的磁盤IO

（3）通過id查詢整行資料

按列存盤通常比按行存盤的查詢效率要高，對于寬表（幾十列以上的聚合表），效果更加明顯，對于查詢，更多的需求是查詢某列資料或者某幾列資料，按列存盤的資料庫能夠大大減少磁盤資料的掃描范圍以及磁盤與記憶體之間的IO，從IO層面提高了查詢效率，

極端情況

資料庫存盤id和name資料，兩者都是非空的必選資料，這種情況下按行（列）存盤從IO層面來講是相似的，資料在磁盤上掃描范圍和讀寫IO差不多，通過id查詢name或者批量id查詢name，借助于哈希索引，按行存盤可能具有O(1)的時間復雜度，

實際資料不可能這么純粹，行記錄通常會有保存時間、修改時間、洗掉時間、部分核心欄位的修改時間，資料量較少時，附屬欄位對查詢的影響較小，一旦資料量超過一定閥值，對查詢的影響逐步凸顯，按列存盤能夠忽略附屬欄位的磁盤掃描與IO，

綜合來講，從查詢的角度來講，按列存盤要優于按行存盤，

三、基礎知識

（一）表結構

clickhouse使用的表結構與常見的關系資料庫有一定的區別，

1、排序

在合并樹家族引擎中，表排序屬性是必選項，通過ORDER BY關鍵字設定磁區內資料的排序策略，資料在匯入或者保存時按照排序策略有序存盤，有序資料直接存盤在磁盤中，查詢時具有較高的效率，

排序列也是索引列，高頻用作查詢條件的欄位添加到排序列有利于提高查詢效率，

2、主鍵

主鍵的定義比較奇怪，僅僅是起到過濾查詢索引的作用，沒有唯一約束的效果，

當設定有主鍵時，主鍵欄位必需包含在排序屬性中，且從左到右依次展開，

3、默認值

Null型別幾乎總是會拖累性能，原因如下：空值無法被索引；需要使用額外的特殊占位符單獨處理，按列存盤每列資料個數一致有利于資料查詢，

資料在匯入之前需要做空值處理，將空值替換成與業務無關的資料，

（二）表引擎

clickhouse表引擎非常豐富，其中最常用的是合并樹家族引擎，

1、MergeTree

MergeTree引擎能夠實作較大資料量的查詢需求，由于主鍵沒有唯一索引約束，存在重復行的情況，在資料遷移的程序中，不可避免會出現重復資料匯入的情況，業務上能夠容忍部分重復資料，或者從應用端處理重復資料，可以選擇此引擎，

CREATE TABLE test_tbl (
  id UInt16,
  create_time Date,
  comment Nullable(String)
) ENGINE = MergeTree()
	 PARTITION BY toYYYYMMDD(create_time)
     ORDER BY  (create_time)
     PRIMARY KEY (id)
     TTL create_time + INTERVAL 1 MONTH
     SETTINGS index_granularity=8192;

MergeTree引擎必需指定排序欄位，

MergeTree的主鍵的作用是加速查詢，不是類似MySQL保持記錄唯一，

2、ReplacingMergeTree

ReplacingMergeTree引擎用來去除重復行，此處的去重有三個層次的含義：在磁區內去重；以主鍵欄位為比較物件；資料去重實踐只會在合并時發生，

-- 強制后臺合并，去重時所在表停止服務
optimize table test_tbl_replacing final;

ReplacingMergeTree提供了主鍵去重的能力，但是仍舊有以下限制：

• optimize是后臺動作，無法預測具體執行時間點；
• 在沒有徹底optimize之前，不能確定是否仍有重復資料；
• 手動執行optimize在海量資料場景下要消耗大量時間，無法滿足業務即時查詢的需求；
• 在分布式場景下，相同primary key的資料可能被sharding到不同節點上，不同shard間可能無法去重；

ReplacingMergeTree更多用于確保資料最終被去重，無法保證查詢程序中主鍵不重復，

ReplacingMergeTree(create_time)填入引數為版本欄位，重復記錄保留版本號最大最在行；允許為空，默認保留重復行最后插入的記錄，

去重深刻理解

這里的去重并不能達到關系型資料庫嚴格意義去重的目的，使用時需要注意這個現象，另外不能以非黑即白的想法考慮這個問題，ClickHouse在提高查詢速度時做了一定的妥協，

3、SummingMergeTree

SummingMergeTree提供的是一種預聚合引擎，等效為以order by欄位為單位分組，然后執行聚合求和操作，不過這些結果是提前計算好了的，查詢時不需要實時計算，

如果聚合的值不滿足要求，可以在查詢結果集上通過聚合函式再次聚合，此時屬于實時計算，

（三）內置函式

常見的內置函式需要特別指出，新建表模式、資料匯入等方面會有應用，

1、格式化日期

格式化磁區函式常用于表的磁區設定，以天為單位的磁區是常見的磁區設定，

select toYYYYMMDD(now())

2、哈希函式

以name欄位的哈希字串作為磁區策略，

CREATE TABLE default.test02 (
`id` UInt16,
`name` String,
`create_time` Date) ENGINE = MergeTree() 
PARTITION BY LOWER(hex(MD5(name))) 
PRIMARY KEY id
ORDER BY (id,create_time);

表可以不設定主鍵，一旦設定主鍵，那么表必選排序屬性必需以主鍵的順序依次展開，

直接用原始字串欄位值作為磁區策略也是可行的，考慮到字串的值域范圍比較廣，用哈希函式處理會比較安全，

3、日期函式

獲取各種日期函式，如果不指定時區，默認讀取宿主機的時區資訊，

SELECT toDateTime(now()) AS t1,
       toDate(now()) AS t2,
       toDate(now(), 'Asia/Shanghai') AS t3,
       toString(now()) AS t4

四、安裝與配置

版本選擇長期支持版本20.8，采用手動安裝的方式進行，

（一）安裝

rpm -ivh clickhouse-server-20.8.19.4-2.noarch.rpm
rpm -ivh clickhouse-client-20.8.19.4-2.noarch.rpm
rpm -ivh clickhouse-common-static-20.8.19.4-2.x86_64.rpm

（二）配置

1、正則替換注釋

使用模式<!-[\s\S]*?->$查詢配置XML組態檔中所有注釋，

# 格式化XML檔案
xmllint --format config.xml 

2、服務端組態檔

服務端組態檔有兩個config.xml和users.xml，前者是只讀配置，后者可以在運行時動態修改，

五、小結

ClickHouse生態在快速迭代，很多亮眼的功能尚處于開發中或者測驗中，這里選取部分特性與大家分享，

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標籤：Java

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