Golang之ClickHouse数据库的使用介绍-2

ClickHouse 的插入和查询性能优越，特别是在处理大规模数据分析场景时，这是基于其列式存储设计和优化的查询引擎。下面详细解释为什么它在特定场景下表现优越，以及为什么不适合频繁小批量插入，从而看似矛盾但其实不冲突。

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1. 性能优越的原因

1.1 列式存储

• ClickHouse 使用列式存储，每次查询只需要加载查询相关的列数据，而不是整行数据。
• 优化了查询 IO 开销，尤其在涉及复杂聚合或筛选的大数据分析中表现优异。

1.2 数据压缩

• ClickHouse 针对列式存储提供了高效的压缩算法，占用更少的磁盘空间，同时减少了 IO 开销。

1.3 向量化查询执行

• 查询引擎通过向量化计算提高了批量数据处理效率，减少了每次数据操作的开销。

1.4 并行与分布式架构

• ClickHouse 支持多线程并行处理和分布式部署，在处理海量数据时具有更好的扩展性和吞吐量。

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2. 为什么不适合频繁小批量插入？

尽管 ClickHouse 支持高效的数据插入，但它的性能优势主要体现在批量插入数据时，不适合频繁的小批量或逐行插入。这并不矛盾，而是由其存储机制和设计原则决定的。

2.1 写操作是基于批量设计的

• ClickHouse 使用 MergeTree 系列表引擎来管理数据，这种引擎需要合并数据片段以优化存储和查询性能。
• 小批量频繁插入会导致 合并过程（Merge） 频繁触发，增加系统负载，进而影响整体性能。

2.2 数据写入过程需要排序

• MergeTree 需要对数据按主键排序并存储，这个操作在批量插入时效率最高。
• 如果是逐行插入，排序开销会增加，写入效率显著降低。

2.3 数据分区和文件管理

• ClickHouse 的存储是分区化和文件化的，每次插入可能会导致创建新的小文件，进而引发碎片化问题，需要额外的资源进行合并和清理。

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3. 对比 MySQL 的差异

特性	ClickHouse	MySQL
存储结构	列式存储，针对分析优化	行式存储，通用型数据库设计
查询性能	对于复杂分析和聚合查询性能极高	普通查询速度快，但复杂分析性能可能下降
插入数据方式	批量插入最佳，小批量插入效率低	小批量插入和逐行插入性能优越
事务支持	不支持完整的 ACID 事务	完整的 ACID 事务支持
场景适用性	数据分析、日志系统、大规模统计平台	通用业务系统，如用户管理、订单管理

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4. 解决频繁小批量插入的策略

4.1 数据缓冲

• 使用 Buffer 表引擎 将小批量插入先存储到内存表中，再定期批量写入到目标表。

4.2 数据网关

• 通过数据管道（如 Kafka 或 RabbitMQ）对写入请求进行聚合，批量推送到 ClickHouse。

4.3 数据预处理

• 在业务层面缓存数据，定时以批量方式插入 ClickHouse。

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5. 总结

• 性能优越的核心：ClickHouse 的性能优势来源于其列式存储、批量操作、压缩优化和并行处理，但这些特性决定了它更适合处理大规模的批量插入数据和复杂查询。
• 与 MySQL 的差异：MySQL 适合 OLTP（在线事务处理）场景，而 ClickHouse 更适合 OLAP（在线分析处理）场景。
• 设计哲学：ClickHouse 的高性能并不矛盾，因为它的设计目标是针对数据分析和批量操作优化，而非频繁的小事务写入。

通过了解这些特性和限制，可以更好地选择数据库并设计系统架构以适应实际需求。