ClickHouse单机和分片集群安装与特点介绍

最新推荐文章于 2025-04-07 13:18:22 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BOOLTechnology/article/details/120431897
本文介绍了ClickHouse，一个用于在线分析处理查询的列式存储数据库，强调其列式储存、高吞吐量、数据易维护等特性。尽管不适合复杂业务的多表JOIN，但ClickHouse支持标准SQL语法，提供多样化引擎，以及高效率的数据写入。文章还涵盖了ClickHouse的安装步骤、数据分区与线程级并行查询，以及分片集群的部署策略，包括创建集群表和总表的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  •  介绍

ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP）
适合单条sql的查询  多表join能力较差

  •  特点

 列式储存 

 对应列的聚合,计算,求和速度优于行式储存 
 又于列的数据类型相同 可以使用更加高效的压缩方式 
 数据压缩的更好 一方面节约磁盘空间 另一方面对cache(高速缓存器)有更大     的发挥空间 
 吞吐量高、性能强，一致性、事务性较弱
 数据易维护，当我们更新数据时，历史数据会有版本号，不会被改变或者消失。
 缺点也很明显。列式存储在表关联上不方便 适合数据分析 不适合复杂业务 


 DBMS功能 

 


完成了标准的SQL语法 DDL ,DML含有大量函数(不支持自定义函数) 用户管理好权限管理,含有数据备份和恢复


多样化引擎


多种引擎 适应不同的业务场景 20多种  合并树,日志 ,接口,等等 


 高吞吐写入


ClickHouse采用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台Compaction。
ckHouse在数据导入时全部是顺序append写 compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘
官方公开benchmark测试显示能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力，按照每行10

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clickhouse单机和集群部署
Daniel462038751的专栏
10-20 1884
Clickhouse单机和集群部署教程
大数据领域ClickHouse的数据分片与复制策略
最新发布
AI天才研究院
05-10 732
随着企业数据量从TB级向PB级跨越，传统单机数据库在存储容量、查询性能与容错能力上面临瓶颈。ClickHouse作为专为大数据分析设计的分布式数据库，其核心优势在于通过分片与复制策略，将数据分散到多节点存储，同时保证查询的并行处理与数据的高可用。分片策略的设计原理与实现方式复制机制的一致性保障与容错逻辑分片与复制的协同工作流程实战环境中的配置与调优技巧核心概念：定义分片、复制等关键术语，通过流程图展示二者关系。算法原理：解析分片键选择、数据分布策略与复制同步机制。
Clickhouse入门学习、单机、集群安装部署
HiterCoder
02-19 423
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37933018/article/details/108019566 Clickhouse官网：https://clickhouse.tech/ Clickhouse中文官网：https://clickhouse.tech/docs/zh/ 1、什么是Clickhouse？ 答：ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年...
实时分析型数据库Clickhouse扩容
qq_54375572的博客
11-19 1806
该篇博客是针对生产环境由于计算、存储资源不足问题，需要对Clickhouse数据库进行扩容，
ClickHouse 的“独孤九剑”：极速查询的终极秘籍
京东科技开发者
04-07 616
通过上述特点，我们可以清楚地看到，ClickHouse 的高性能查询能力并非偶然，而是其架构设计和技术创新的必然结果。无论是列式存储、向量化执行引擎，还是数据压缩技术、分布式架构，这些特点共同作用，使得 ClickHouse 在处理大规模数据分析时表现出色，在大数据的江湖中独步天下。
clickhouse单机读写性能测试（附带运行截图）
Aiky哇
11-16 4964
使用版本 20.10.3.30 云主机配置 数据及操作来源 https://clickhouse.tech/docs/zh/getting-started/example-datasets/star-schema/ 表类型及数据量 表名 表结构 表定义语句 表数据量 customer CREATE TABLE customer\ (\ C_CUSTKEY UInt32,\ C..
clickhouse 性能简单测试
雨花石
11-18 917
clickhouse 单机性能测试。
ClickHouse单机模式，集群模式部署
寒暄的博客
06-25 1719
安装前的准备 取消服务打开的文件数限制 centos默认打开文件数为1024，但是OLAP引擎都是海量文件读取，所以需要修改访问文件数限制。 首先看一下文件数限制 ulimit -n 1024 centos默认是1024个文件数 vi /etc/security/limits.conf 在最后追加： * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 131072 * hard nproc 131072 vi /etc/security/limi
ClickHouse之简单性能测试
weixin_30709061的博客
05-16 544
环境： centos 6.3，32G内存，24核 下载脚本： #!/bin/bash for s in `seq 1987 2017` do for m in `seq 1 12` do mwget -n 128 http://transtats.bts.gov/PREZIP/On_Time_On_Time_Performance_${s}_${m}.zip don...
Linux下部署ClickHouse单机版和集群
BigCookies的博客
11-02 1332
Clickhouse 是一个高性能且开源的数据库管理系统，主要用于在线分析处理 (OLAP) 业务。它采用列式存储结构，可使用 SQL 语句实时生成数据分析报告，另外它还支持索引，分布式查询以及近似计算等特性，凭借其优异的表现，ClickHouse 在各大互联网公司均有广泛地应用。本文详细描述了部署Clickhouse单机版和集群的过程。
【ClickHouse】副本、分片集群 （六）
大数据爱好者的博客
06-21 1112
注意：我们演示副本操作只需要在hadoop101和hadoop102两台服务器即可，上面的操作，我们hadoop103可以你不用同步，我们这里为了保证集群中资源的一致性，做了同步。通过分片把一份完整的数据进行切分，不同的分片分布到不同的节点上，再通过Distributed表引擎把数据拼接起来一同使用。注意：ClickHouse的集群是表级别的，实际企业中，大部分做了高可用，但是没有用分片，避免降低查询性能以及操作集群的复杂性。副本只能同步数据，不能同步表结构，所以我们需要在每台机器上自己手动建表。
ClickHouse集群的安装
md54333的博客
08-19 1547
我们分别创建账户reader和writer，然后把只读角色ro分配给reader，把读写角色分配给writer。新建一个数据库用户acai，并设置密码(将下文的<你的密码>替换)。使用下列命令访问clickhouse数据，show databases得到acaidb，说明我们成功了。创建一个角色acaidb_rw, 该角色针对数据库acaidb具备读写权限。如果让一个角色只允许select，不允许修改数据，下面的语句就可以。shard table：同上，对应的已经创建的本地表表名。见文档《hbase文档》
ClickHouse性能测试
BigCookies的博客
11-08 1744
ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。这里我们用大量的数据对ClickHouse进行性能测试。
Linux ClickHouse单节点和集群部署
图图是只猫
05-23 795
ClickHouse单节点 服务器优化(直接部署可跳过此章节) ClickHouse 可以在任何具有 x86_64 ，AArch64 或 PowerPC64LE CPU 架构的 Linux ，FreeBSD 或 Mac OS X 上运行。貌似不能在 Windows 系统下安装，不过 ClickHouse 同样支持 Docker 部署，Windows 系统可以在 Docker 下安装 ClickHouse 。 根据官方文档推荐：Debian 或 Ubuntu 系统可以使用官方预编译的 deb 软件包来安装，C
6亿数据秒级查询，ClickHouse太快了！
Java笔记虾
03-26 1354
来源：cnblogs.com/asimov/p/14546106.html最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试，...
用4c8g单机ClickHouse完美解决亿级数据量企业画像查询毫秒级响应
白杨Shayne的博客
07-02 1251
ClickHouse是一个开源免费的，面向列的MPP架构数据分析数据库(大规模并行处理)，由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。打开页面第一次查询，会慢一些，大概在2s以内，其它的查询基本上在200ms以内，虽然首次查询慢了一些，但满足合同需求，问题不大。用下来整体感觉还是很惊艳的，因为单机扛住了亿级数据量的查询。
Clickhouse优缺点、性能以及错误躺坑
qq_42016966的博客
12-02 1万+
优点： 为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理； 数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行； 索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快； 写入速度非常快，50-200M/s，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写入速度。对于大量的数据更新非常适用。 缺点： 不支持事务； 不支持高并发，官方建议qps为100，
Clickhouse 的性能优化实践总结
奔跑的蜗牛的博客
06-24 2700
ClickHouse是一个性能很强的OLAP数据库，性能强是建立在专业运维之上的，需要专业运维人员依据不同的业务需求对ClickHouse进行有针对性的优化。同一批数据，在不同的业务下，查询性能可能出现两极分化。
【clickhouse踩坑记录】ClickHouse查询性能优化（入门级）
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weixin_44505713的博客
09-02 1万+
背景 用了一年多的ClickHouse，但好像都没系统地去学一遍，趁着最近有点时间，相对全面地去看了一圈ClickHouse的内容。发现ClickHouse虽然性能查询本身快，但如果使用不恰当，性能会被降一个级别。下面主要简单介绍一下，ClickHouse的查询可以从哪些方面做优化。可重点关注标题加粗部分！！ 优化方法 表级别优化 填充有空值的字段 对于一些表字段，若存在空值，则可以考虑使用无业务场景意义的字符进行填充。因为ClickHouse对于空值，在底层存储是用了单独的文件存储。相对于没有空值的情
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