1、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),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
OLAP(On-Line Analytical Processing)翻译为联机分析处理,专注于分析处理,从对数据库操作来看,OLAP是对数据的查询;
OLTP(on-line transaction processing)翻译为联机事务处理,专注于事务处理,从对数据库操作来看,OLTP主要是对数据的增删改。
1.1、特点:列式存储
以下面的表为例:
1)采用行式存储时,数据在磁盘上的组织结构为:
好处是想查某个人所有的属性时,可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想查所有人的年龄时,需要不停的查找,或者全表扫描才行,遍历的很多数据都是不需要的。
2)采用列式存储时,数据在磁盘上的组织结构为:
这时想查所有人的年龄只需把年龄那一列拿出来就可以了。
3)列式存储的好处:
对于列的聚合、计数、求和等统计操作原因优于行式存储;
由于某一列的数据类型都是相同的,针对于数据存储更容易进行数据压缩,每一列选择更优的数据压缩算法,大大提高了数据的压缩比重;
由于数据压缩比更好,一方面节省了磁盘空间,另一方面对于cache也有了更大的发挥空间
DBMS的功能:几乎覆盖了标准SQL的大部分语法,包括DDL和DML,以及配套的各种函数,用户管理及权限管理,数据的备份与恢复;
1.2、多样化引擎
ClickHouse和MySQL类似,把表级的存储引擎插件化,根据表的不同需求可以设定不同的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类20多种引擎;
1.3、高吞吐写入能力
ClickHouse采用类LSM Tree的结构,数据写入后定期在后台Compaction。通过类LSM tree的结构,ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写,写入后数据段不可更改,在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。顺序写的特性,充分利用了磁盘的吞吐能力,即便在HDD上也有着优异的写入性能。
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100Byte估算,大约相当于50W-200W条/s的写入速度
1.4、数据分区与线程级并行
ClickHouse将数据划分为多个partition,每个partition再进一步划分为多个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来实现并行数据处理。在这种设计下,单条Query就能利用整机所有CPU。极致的并行处理能力,极大的降低了查询延时
所以,ClickHouse即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多cpu,就不利于同时并发多条查询。所以对于高qps的查询业务,ClickHouse并不是强项
2、安装
2.1、准备工作
确定防火墙处于关闭状态
Cen