ClickHouse 笔记1 | 简介、特点 | 基于CentOS7系统的安装与使用 | 常用数据类型 | MergeTree 表引擎 | SQL操作

一、ClickHouse 简介

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ClickHouse 是 俄罗斯的 Yandex 公司于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），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。

二、ClickHouse 特点

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2.1 采用列式存储

2.2 属于数据库管理系统（DBMS ）

支持标准 SQL 的大部分语法，包括 DDL 数据定义 和 DML 数据操纵，以及相关函数，用户管理以及权限管理，数据备份与恢复

2.3 多样化引擎

和 MySQL 类似，把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可设置不同的存储引擎，目前有合并树、日志、接口和其他四大类的二十多种引擎。

2.4 高吞吐写数据

ClickHouse 采用类 日志结构合并树 LSM Tree(Log-Structured-Merge-Tree），数据写入后，定期在后台进行压缩（Compaction）

通过类 LSM Tree 的存储结构，ClickHouse 写数据是以追加（append）的方式，且写入后数据段不可更改。

在后台执行压缩（Compaction）时是多个段 归并（Merge）、排序（Sort）后按顺序写回磁盘。

顺序写的特性：有效利用磁盘的吞吐能力

2.5 数据分区与线程级并行

ClickHouse 将数据划分为多个 partition（分区），每个 partition 再划分为多个 index granularity（索引粒度），然后通过多个 CPU 核心分别处理其中的一部分，从而实现并行的数据处理

特点：单条 Query 查询语句就能利用整机的所有 CPU，并行处理降低了查询的延时。

不过这种并行方式使得 不便同时并发多条查询，，ClickHouse 并不擅长处理高qps（ 每秒查询率 = 并发数/平均响应时间）的查询业务

三、Centos 下使用安装 ClickHouse

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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。
官方文档 快速入门：https://clickhouse.com/docs/en/quick-start/

3.1 安装 clickhouse

3.1.1 方式一：使用 yum 安装

ClickHouse官网：Fast Open-Source OLAP DBMS - ClickHouse
下载地址：https://packages.clickhouse.com/rpm/stable/

• clickhouse-common-static — ClickHouse编译的二进制文件。
• clickhouse-server — 创建clickhouse-server软连接，并安装默认配置服务
• clickhouse-client — 创建clickhouse-client客户端工具软连接，并安装客户端配置文件。
• clickhouse-common-static-dbg — 带有调试信息的ClickHouse二进制文件。

添加官方的库：

sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo

下载

sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

3.2.2 方式二：使用 Docker 拉取镜像

我这里的 Docker 是本机虚拟机里配置的 Docker

# 启动 docker
sudo systemctl start docker

# 创建容器
sudo docker run --name c1 -d -it -p 8181:8181 clickhouse/clickhouse-server

查看容器 IP

docker inspect -f '{
   {
   range .NetworkSettings.Networks}}{
   {
   .IPAddress}}{
   {
   end}}' c1

设置宿主机到虚拟机里Docker容器的端口映射，保证能ping通，这里可参考：
https://blog.youkuaiyun.com/Unirithe/article/details/120711045

使用 Docker 的话就无需配置和启动了，只要容器在运行，ClickHouse 服务就默认启动了，比如访问：http://172.17.0.2:8123/，会有一个 Ok.的结果

3.2 配置 ClickHouse

Click House 官方默认是关闭外部连接的，需手动配置

sudo vim /etc/clickhouse-server/config.xml

# 在 vim 查询 <lisen_host>::</listen_host>
/<listen_host>::</listen_host>

把 <listen_host>::</listen_host> 的注释打开后保存

除了打开 <listen_host> 配置，我们需要了解其默认配置的数据文件和日志文件的存储路径，也可以根据自己需要修改默认的位置。

• 默认数据文件配置 /var/lib/clickhouse/
• 日志文件配置 /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log

3.3 启动 Click House

查看 clickhouse-server 的安装目录

rpm -ql clickhouse-server.x86_64

启动 clickhouse

sudo /etc/init.d/clickhouse-server start

3.4 测试连接

在之前的依赖包中，我们同时也安装了 Click House 的客户端，接下来使用客户端的命令连接启动的服务端，查看一下是否能正常连接，如果是通过方式一安装的 clickhouse（都安装在Linux），则执行

clickhouse-client -m

如果是通过 Docker 安装的，这里我采用的是 Docker放 Click House 服务端，而 Docker宿主机就放 Click Client 客户端进行连接，则执行下面命令，指定容器的IP即可：

clickhouse-client -h 172.17.0.2 -m

测试命令，查询所有的数据库：

:) show databases

方式一安装下测试成功的结果如下图：

四、数据类型

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官方文档：https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/data-types/

4.1 整型

固定长度，分为有符号和无符号

有符号整型

取值范围：[$-2^n$ ~ $2^{n-1}-1$]

类型	数据范围
Int8	-128 ~ 127
Int16	-32768 ~ 32767
Int32	-2147483648 ~ 2147483647
int64	-9223372036854775808~9223372036854775807

无符号整型

取值范围：[$0$~ $2^n-1$]

类型	数据范围
UInt8	0~255
UInt16	0~65535
UInt32	0 ~ 4294967295
Uint64	0 ~18446744073709551615

使用场景：记录个数、数量、存储型 id 等

4.2 浮点型

浮点型有 Float32 和 Float64 两种，类似 Java 里的 float 和 double

建议：尽量用整数存储数据，例，将固定精度的数字转为整数值，如时间用毫秒为单位表示，因为浮点型计算可能会出现误差，例如在 ClickHouse中计算 1.0 - 0.9 ，结果是 0.0999… 趋近于0.1， 而不是 0.1

使用场景：数据值较小，不涉及大量统计计算，且精度要求不高时，如保存商品的重量。

4.3 无布尔型

Click House 没有提供 bool 类型 ，一般可使用 UInt8 类型来表示， 取值限制为 0 或1 即可

4.4 Decimal 类型

Decimal 为有符号的浮点数，在加减乘运算中保持精度，而在触发中，最低有效数字会被舍去。
声明：

• Decimal32(s)，相当于 Decimal(9-s, s) ，小数有效位在 1 ~ 9 之间
• Decimal64(s)，相当于 Decimal(18-s, s) ，小数有效位在 1 ~18 之间
• Decimal128(s)ÿ