ClickHouse性能优化

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1. 了解ClickHouse的架构

1.1 ClickHouse的分布式架构

ClickHouse的分布式架构允许您将数据分片存储在多个服务器上，以提高查询性能和可靠性。在ClickHouse中，可以使用分布式表来实现数据分片。分布式表会根据定义的分片键将数据分发到不同的服务器上。可以使用随机数或哈希函数作为分片键。

此外，ClickHouse还支持数据复制，以提供容错能力。可以使用ReplicatedMergeTree表来实现数据复制。ClickHouse Keeper提供了用于数据复制和分布式DDL查询执行的协调系统。ClickHouse Keeper与Apache ZooKeeper兼容。

1.1.1 ClickHouse是读写分离架构吗

ClickHouse是一个列式数据库管理系统，它支持数据复制和分片。你可以在多个服务器上部署ClickHouse集群，以提高数据的容错能力和查询性能。

在ClickHouse集群中，每个分片都可以包含多个副本。每个副本都存储了一份完整的数据。当你执行写入操作时，数据会被写入到所有副本中。当你执行查询操作时，查询会被发送到一个健康的副本上执行。

因此，ClickHouse并不是严格意义上的读写分离架构。所有副本都可以用于读写操作。但是，由于每个分片都包含多个副本，所以你可以通过负载均衡来分配查询请求，从而实现类似于读写分离的效果。

1.1.2 如何查询ClickHouse的分布式表

查询ClickHouse的分布式表与查询普通表非常相似。只需编写一个标准的SQL查询，并将其指向分布式表即可。当查询分布式表时，ClickHouse会自动将查询发送到所有分片，并将结果合并在一起。

例如，如果您有一个名为my\_distributed\_table的分布式表，您可以使用以下查询来检索所有行：

SELECT * FROM my_distributed_table;

这个查询会被自动发送到所有分片，并返回所有分片中的所有行。

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1.2 数据存储方式

ClickHouse是一个真正的列式数据库管理系统。数据按列存储，并在执行过程中以数组（向量或列块）的形式处理。只要有可能，操作都会在数组上进行，而不是在单个值上进行。这被称为“向量化查询执行”，它有助于降低实际数据处理的成本。

通常，处理的数据存储在本地文件系统中，即与ClickHouse服务器位于同一台机器上。这需要大容量磁盘，可能会非常昂贵。为了避免这种情况，您可以将数据远程存储在Amazon S3磁盘或Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。要使用Amazon S3磁盘上存储的数据，请使用S3表引擎；要使用Hadoop分布式文件系统中的数据，请使用HDFS表引擎。

ClickHouse使用列式存储来存储数据。这意味着，每一列的数据都单独存储在一个文件中。这种存储方式有助于提高查询性能，因为在处理查询时，只需要读取相关的列，而不需要读取整张表。

此外，ClickHouse还使用了多种压缩算法来压缩数据。这些压缩算法可以有效地减少磁盘空间占用，并提高查询性能。

在存储数据时，ClickHouse会将数据分成多个分区。每个分区包含一段时间内的数据。分区可以帮助提高查询性能，因为在处理查询时，只需要扫描相关的分区，而不需要扫描整张表。

总之，在ClickHouse中，数据存储方式包括列式存储、数据压缩和分区等技术。这些技术都有助于提高查询性能。

1.2.1 如何配置数据压缩

在ClickHouse中，数据压缩是自动进行的，无需手动配置。但是，可以通过调整配置参数来控制数据压缩的行为。

例如，可以在config.xml文件中配置<compression>标签来指定压缩算法和压缩级别。下面是一个简单的示例：

<compression>
    <case>
        <min_part_size>10000000000</min_part_size>
        <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio>
        <method>zstd</method>
        <level>1</level>
    </case>
</compression>

上面的配置指定了当分区大小大于10GB或占总大小的1%时，使用zstd算法进行压缩，并且压缩级别为1。

此外，还可以配置其他参数来控制数据压缩的行为。例如，可以配置<min\_rows>和<min\_bytes>参数来指定触发压缩的最小行数和最小字节数。

总之，在ClickHouse中，可以通过调整配置参数来控制数据压缩的行为。

1.2.2 如何选择合适的压缩算法

在ClickHouse中，可以根据数据特征和查询需求来选择合适的压缩算法。例如：

1. LZ4：LZ4算法具有较快的压缩和解压速度，但压缩率较低。适用于对查询性能要求较高，但对磁盘空间占用要求不高的场景。

2. ZSTD：ZSTD算法具有较高的压缩率，但压缩和解压速度较慢。适用于对磁盘空间占用要求较高，但对查询性能要求不高的场景。

3. Delta + LZ4/ZSTD：Delta编码可以有效地压缩有序数据。可以将Delta编码与LZ4或ZSTD算法结合使用，以提高压缩率。

此外，在选择压缩算法时，还应考虑数据类型、数据分布、查询模式等因素。可以通过测试不同的压缩算法来确定最佳的压缩方案。

总之，在ClickHouse中，可以根据数据特征和查询需求来选择合适的压缩算法。

1.2.3 如何清理旧数据

在ClickHouse中，可以使用多种方法来清理旧数据。例如：

1. 使用ALTER TABLE ... DELETE语句：可以使用ALTER TABLE ... DELETE语句来删除不再需要的数据。例如，可以执行以下SQL语句来删除早于2022年1月1日的数据：

ALTER TABLE mytable DELETE WHERE date < '2022-01-01';

2. 使用ALTER TABLE ... DROP PARTITION语句：如果需要删除整个分区的数据，可以使用ALTER TABLE ... DROP PARTITION语句。例如，可以执行以下SQL语句来删除2022年1月份的数据：

ALTER TABLE mytable DROP PARTITION '202201';

3. 使用TTL设置：可以在创建表时指定TTL设置，以自动删除过期数据。例如，可以执行以下SQL语句来创建一个带有TTL设置的表：

CREATE TABLE mytable
(
    date Date,
    id UInt32,
    value String,
    TTL date + INTERVAL 1 MONTH
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY id;

上面的SQL语句指定了一个TTL设置，表示数据在插入1个月后会自动过期并被删除。

总之，在ClickHouse中，可以使用ALTER TABLE ... DELETE语句、ALTER TABLE ... DROP PARTITION语句和TTL设置等方法来清理旧数据。

1.2.4 关于TTL设置，自动删除过期数据

当然可以。在ClickHouse中，可以使用TTL（Time To Live）设置来自动删除过期数据。TTL设置允许您指定数据的过期时间，过期的数据会被自动删除。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用TTL设置来自动删除过期数据：

CREATE TABLE mytable
(
    event_time DateTime,
    event_date Date DEFAULT toDate(event_time),
    id UInt32,
    value String,
    TTL event_time + INTERVAL 1 MONTH
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY id;

在上面的例子中，我们创建了一个名为mytable的表，并指定了一个TTL设置。这个TTL设置表示数据在插入1个月后会自动过期并被删除。

例如，如果我们在2022年1月1日插入一条数据：

INSERT INTO mytable (event_time, id, value) VALUES ('2022-01-01 00:00:00', 1, 'a');

那么这条数据会在2022年2月1日后自动过期并被删除。

此外，还可以使用更复杂的表达式来指定TTL设置。例如，可以使用条件表达式来根据数据内容指定不同的过期时间。

总之，在ClickHouse中，可以使用TTL设置来自动删除过期数据。

1.2.5 关于TTL设置，使用条件表达式来根据数据内容指定不同的过期时间

在ClickHouse中，可以使用TTL表达式来根据数据内容指定不同的过期时间。下面是一些例子：

1. 假设我们有一个名为events的表，其中包含event\_time和event\_type两个字段。我们希望对于event\_type = 1的事件，数据在event\_time + INTERVAL 1 MONTH后过期；对于event\_type = 2的事件，数据在event\_time + INTERVAL 2 MONTH后过期。我们可以这样设置TTL表达式：

ALTER TABLE events
    MODIFY TTL
    event_time + INTERVAL 1 MONTH IF event_type = 1,
    event_time + INTERVAL 2 MONTH IF event_type = 2;

2. 假设我们有一个名为users的表，其中包含register\_time和is\_active两个字段。我们希望对于活跃用户（即is\_active = 1），数据永不过期；对于非活跃用户（即is\_active = 0），数据在注册时间后的一年内过期。我们可以这样设置TTL表达式：

ALTER TABLE users
    MODIFY TTL
    register_time + INTERVAL 1 YEAR IF is_active = 0;

1.2.6 如何删除TTL表达式

要删除TTL表达式，可以使用ALTER TABLE ... MODIFY TTL命令并指定一个空的TTL表达式。例如，假设我们有一个名为events的表，我们想要删除它的TTL表达式，可以这样操作：

ALTER TABLE events
    MODIFY TTL;

1.2.7 如何查看当前设置的TTL表达式

要查看当前设置的TTL表达式，可以使用SHOW CREATE TABLE命令。例如，假设我们有一个名为events的表，我们想要查看它的TTL表达式，可以这样操作：

SHOW CREATE TABLE events;

这个命令会返回一个包含表定义的字符串，其中包括TTL表达式。你可以在返回的字符串中查找TTL关键字来查看当前设置的TTL表达式。

1.2.8 TTL表达式支持哪些函数

在ClickHouse中，TTL表达式支持多种函数。你可以使用任何返回Date或DateTime类型的表达式作为TTL表达式。例如，你可以使用now()函数来获取当前时间，然后使用INTERVAL子句来指定一个时间间隔。你也可以使用其他函数，如toStartOfDay()、toMonday()等，来对时间进行转换。

下面是一个例子，它展示了如何使用函数来设置TTL表达式：

CREATE TABLE example1 (
    timestamp DateTime,
    x UInt32 TTL now() + INTERVAL 1 MONTH,
    y String TTL toMonday(timestamp) + INTERVAL 1 WEEK
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple();

在这个例子中，我们为x列设置了一个TTL表达式，它表示数据在当前时间的一个月后过期。我们还为y列设置了一个TTL表达式，它表示数据在timestamp字段所表示的周一的一周后过期。

1.2.9 TTL表达式是否支持嵌套

TTL表达式不支持嵌套。每个列或表只能有一个TTL表达式。但是，你可以在一个TTL表达式中使用多个条件来指定不同的过期时间。例如，你可以这样设置TTL表达式：

ALTER TABLE events
    MODIFY TTL
    event_time + INTERVAL 1 MONTH IF event_type = 1,
    event_time + INTERVAL 2 MONTH IF event_type = 2;

在这个例子中，我们为events表设置了一个TTL表达式，它包含两个条件。对于event\_type = 1的事件，数据在event\_time + INTERVAL 1 MONTH后过期；对于event\_type = 2的事件，数据在event\_time + INTERVAL 2 MONTH后过期。

1.2.10 如何修改TTL表达式

要修改TTL表达式，可以使用ALTER TABLE ... MODIFY TTL命令。例如，假设我们有一个名为events的表，我们想要修改它的TTL表达式，可以这样操作：

ALTER TABLE events
    MODIFY TTL
    event_time + INTERVAL 1 WEEK;

这样就会将events表的TTL表达式修改为event\_time + INTERVAL 1 WEEK。