ClickHouse 高 QPS 查询支持不佳的深度分析

最新推荐文章于 2025-05-30 09:09:22 发布
最新推荐文章于 2025-05-30 09:09:22 发布
阅读量144 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ClickHouse企业级实战开发 计算 文章标签： 大数据 架构 clickhouse
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/147554562

ClickHouse 高 QPS 查询支持不佳的深度分析

文章目录

技术本质分析

ClickHouse 作为一款面向 OLAP (Online Analytical Processing) 的列式数据库，其架构设计从根本上是为了优化大数据量的复杂分析查询，而非高并发的简单查询。其高 QPS 查询支持不佳主要源于以下核心技术原因：

  1. 资源调度机制：ClickHouse 缺乏细粒度的资源隔离和查询调度机制
  2. 内存管理策略：采用激进的内存使用策略，单个大查询可能占用大量资源
  3. 查询执行模型：面向批处理优化，而非并发小查询
  4. 连接处理机制：连接处理能力有限，缺乏高效的连接池管理

通俗易懂的解释

想象 ClickHouse 是一家特殊的餐厅：

  • 这家餐厅擅长制作超大型宴会餐（复杂分析查询），可以同时为几百人准备精美的多道菜宴席
  • 但当许多客人同时来点简单的快餐（高 QPS 简单查询）时，餐厅就会手忙脚乱
  • 因为餐厅的厨师（计算资源）习惯了全力准备一桌大餐，不擅长同时应对几十个小订单
  • 餐厅没有专门的快餐通道，所有订单都要经过同一个复杂的处理流程

问题分析与思维链

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
大数据领域如何运用ClickHouse处理复杂查询
AI天才研究院
05-04 864
随着企业数字化转型加速，数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），业务场景对复杂查询的需求（如用户行为分析、实时风控、多维报表）变得更加频繁。传统OLTP数据库（如MySQL）和基于MapReduce的批处理框架（如Hive）在处理高并发、多维度、深层次聚合查询时，面临响应慢、资源消耗大等问题。本文聚焦ClickHouse在大数据复杂查询场景中的应用，覆盖原理解析、优化策略、实战案例及未来趋势，帮助读者掌握ClickHouse处理复杂查询的核心能力。核心概念。
万字详解：ClickHouse 与 Doris 技术选型对比分析
AI天才研究院
03-31 589
ClickHouse 和 Doris 作为分析型数据库领域的佼佼者，各有优劣。ClickHouse 在查询性能和灵活性上表现突出，适合对实时性要求极高的场景；而 Doris 在高并发支持、易用性和生态系统上更具优势，适合复杂分析和湖仓一体需求。技术选型需结合具体业务场景、团队技能和资源条件综合考量。随着两者社区的持续迭代，未来在云原生和实时分析领域的竞争将更加激烈，用户可根据最新动态调整选型策略。对比维度ClickHouse架构设计。
京东 ClickHouse 高可用实践
过往记忆大数据
09-22 1677
导读：京东OLAP采取ClickHouse为主Doris为辅的策略，有3000台服务器，每天亿次查询万亿条数据写入，广泛服务于各个应用场景，经过历次大促考验，提供了稳定的服务。本文介绍了C...
clickhouse 优化实践，万级别QPS数据毫秒写入和亿级别数据秒级返回 | 京东云技术团队
JDDTechTalk的博客
01-11 1562
魔笛活动平台目前在采集每个活动的用户行为数据并进行查询，解决线上问题定位慢，响应不及时的问题，提升客诉的解决效率。目前每天采集的数据量5000万+，一个月的数据总量15亿+，总数据量40亿+，随着接入的活动越来越多，采集上报的数据量也会越来越大。目前采用ClickHouse来存储数据，可以在秒级别内处理数十亿条数据，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。这里关于ClickHouse就不再赘述，感兴趣的可以看上篇文章。
ClickHouse SELECT查询深度解析
最新发布
gitblog_00343的博客
05-30 333
ClickHouse SELECT查询深度解析 概述 SELECT查询是ClickHouse中最核心的数据检索操作，它允许用户从数据库中提取数据。ClickHouse的SELECT语句功能强大且灵活，支持多种高级特性和优化选项，能够满足各种复杂的数据分析需求。 基础语法结构 ClickHouse的SELECT查询语法非常丰富，基本结构如下： SELECT [DISTINCT] 列表达式 FROM ...
Clickhouse优缺点及性能情况
热门推荐
lovewebeye的专栏
10-25 7万+
优点： 1，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； 2，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； 3，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； 4，写入速度非常快，50-200M/s，对于大量的数据更新非常适用。 ...
ClickHouse In the Storm. Part 2: Maximum QPS for key-value lookups
FaN()
05-03 531
ClickHouse In the Storm. Part 2: Maximum QPS for key-value lookups 上一篇文章调查了ClickHouse的连接性基准，以估计服务器并发的总体性能。 在本文中，我们将以实际示例为例，并在涉及实际数据时探讨并发性能。 MergeTree: Key-value lookup 让我们看看MergeTree引擎表如何处理高并发性，以及它能够处...
ClickHouse In the Storm. Part 1: Maximum QPS estimation - 最大QPS估算
FaN()
05-03 1797
ClickHouse In the Storm. Part 1: Maximum QPS estimation - 最大QPS估算 ClickHouse是一个用于分析的OLAP数据库, 因此典型的使用场景是处理相对少量的请求: 每小时几个查询到每秒几十甚至几百个查询 影响大量数据(gigabytes/millions of rows) 但是它在其他情况下表现如何? Let’s try to u...
ClickHouse最大QPS到底咋估算？
JavaEdge全是干货的技术号
03-21 1498
是用于分析的OLAP数据库，因此典型的使用场景是处理相对较少的请求 — 从每小时几个到每秒几十甚至几百个不等 — 但会影响到大量数据（几GB/数百万行）。但是在其他情况下，它的表现如何？让我们尝试用大量小请求来测试ClickHouse如何处理。这将帮助我们更好地了解可能的使用场景范围和限制。
大数据领域ClickHouse的数据分片与复制策略
AI天才研究院
05-10 785
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企业级应用：入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
01-31 1万+
近年来，ClickHouse发展势头迅猛，社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么，ClickHouse 到底是何方神圣？为什么如此受青睐？各位看官，欲知 ClickHouse 为何方神圣，且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse，内容包括ClickHouse是什么，它具有哪些特性，适用哪些应用场景等。1.1 ClickHouse 概述本节介绍 ClickHouse 是什么、发展历程，以及ClickHouse在 OLAP 生态中的位置。同时，简单介绍了 OLAP
clickhouse查询压力测试
a80090023的专栏
12-02 5266
0x00 背景 目前数仓业务方的实时需求大部分都通过clickhouse集群实现，为保证电商节业务方实时数据的稳定及时输出，需对clickhouse集群进行压力测试。这里先对sql查询进行测试。 现在clickhouse集群单机表和分布式表并存，单机表（目前主要在02机器上）通过机器内网ip加端口的形式进行查询，分布式表通过lb轮询分发到某一台机器进行查询。 0x01 测试环境 工具： locust：python开源的性能测试框架，通过官方jdbc内网连接查询 资源： clickhouse 2.
ClickHouse 概述
程序员学习圈
08-10 1135
1.ClickHouse 概述 * ClickHouse 是俄罗斯的Yandex(欧洲最大的互联网公司之一)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。 * 为什么叫ClickHouse：Click Stram+Data WareHouse
ClickHouse的介绍（基本sql操作，以及数据库引擎、表引擎、分片、副本、explain、优化、物化视图等）
迷雾总会解
09-05 4万+
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。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
clickhouse 超底层原理 + 高可用实操 （史上最全）
架构师尼恩
09-22 2万+
文章很长，建议收藏起来慢慢读！ 总目录 博客园版 为大家准备了更多的好文章！！！！尼恩Java面试宝典，34个最新pdf，含2000多页，不断更新、持续迭代 具体详情，请点击此链接这段时间给大家 做简历指导，发现大家都缺少优质实操项目，所以打算介绍一个《100W级别qps日志平台实操》，基于clickhouse+netty，于是，就写了此文此文设计到大量的底层原理，和高并发的实操知识，建议大家慢慢读，并且强烈建议大，对着此文，实操一下。例如mysql。擅长事务处理，在数据操作中保持着很强的一致性和原子性 ，
ClickHouse缺点
lidepan的博客
08-18 2561
ClickHouse缺点
clickhouse HA 及性能测试
humanity11的博客
02-17 4714
目录 需求说明 逻辑架构图 物体架构图 测试性能 测试指标说明： sql语句准备 环境准备 测试结论报告 （1） HA测试，停止某台服务，对外服务是否正常访问 （2）spark 以(5/10/20/40)个并发模拟写数据时，读性能(读50/100/150并发）测试 2.1 写并发测试 2.2 qps并发性能测试 （3）租户划分使用场景 （4）缓存 结论 需求说明 针对clickhouse作为生产环境的底层数据存储，为了能保证生产环境服务稳定可用，做如下性能测试： ..
ClickHouse性能情况以及相关优化
lck_csdn的博客
04-18 5731
一、ClickHouse性能情况 主要分为4个方面 1、单个查询吞吐量 场景一： 如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以 2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理（对于简单的查询，速度可以达到30GB／s） 场景二： 如果数据没有在page cache中的话，那么速度将取决于你的磁盘系统和数据的压缩率 例如： a、如果一个磁盘允许以400MB／s的速度读取数据，并且数据压缩率是3，则数据的处理速度为1.2GB/s。 b、这意味着，如果你是在提取一个10字节的
clickhouse优缺点总结
写bug的小哥哥
03-18 1万+
1.优点 数据按列存储，非常适合聚合计算。 数据压缩空间大，减少io传输，但数据的解压缩需要消耗cpu。 索引是类似跳表结构，并不是mysql的b树结构，不需要满足最左原则。 写入速度非常快，建议写本地表而不是all表。 2.缺点 不支持事务，所以不存在隔离级别，所以定位是分析性数据库。 不支持高并发，官方建议qps为100，可以通过修改config.xml的max_concurrent_queries配置。 采用了并行处理机制，即使一个查询，也会用服务器一半的CPU去执行，所以不能支持高并发场景，默
那前面提到的淘宝实现实时推荐功能的这个结构中，总结就是用到了flink redis 和算法，那redis的功能就是对用户行为喜好保存，而redis是内存数据库速度快且有数据过期时间设置，这样来来往往的用户信息就能随时保存，又随着过期而删除不占过多内存？那redis是否能换成clickhouse？
03-27
<think>嗯，用户之前问了关于AB测试和灰度测试的区别，现在接着问淘宝实时推荐系统中使用Flink、Redis和算法的情况，特别是Redis的作用以及能否替换为ClickHouse。首先，我需要确认用户对淘宝实时推荐架构的理解是否正确。用户提到Redis用于保存用户行为喜好，利用其内存存储和过期时间特性来处理实时数据，同时节省内存。现在用户想知道是否可以用ClickHouse替代Redis。 首先，我得回顾一下Redis和ClickHouse的不同之处。Redis是内存数据库，适合高速读写和实时数据处理，而ClickHouse是列式存储的OLAP数据库，适合大数据量的分析和聚合查询。用户可能认为两者都是存储系统，所以想替换，但实际应用场景不同。 接下来，用户可能没有意识到实时推荐系统对低延迟的要求。Redis作为内存数据库，响应时间在微秒级别，而ClickHouse的查询延迟通常在秒级，无法满足实时推荐的需求。此外，Redis支持丰富的数据结构，如哈希、列表、集合等，适合存储用户的行为轨迹和实时特征，而ClickHouse更适合批量插入和复杂分析。 用户可能还不太了解数据过期机制的重要性。Redis可以设置TTL，自动删除过期数据，保持存储空间的有效利用，而ClickHouse没有原生的TTL支持，需要手动清理或通过其他机制实现，这在实时场景中可能不够高效。 另外，用户可能混淆了实时处理和离线分析的区别。Flink处理实时数据流，需要快速读写存储，而ClickHouse更适合事后分析。如果替换为ClickHouse，实时推荐的延迟会增加，影响用户体验。 还需要考虑系统的架构设计。实时推荐通常需要在线服务快速访问用户特征，Redis作为缓存层，而ClickHouse作为分析层，两者可以互补而非替代。用户可能没有意识到这一点，认为存储可以互换，但实际上各有分工。 最后，可能需要提醒用户，虽然ClickHouse在某些场景下可以替代Redis，比如需要长期存储和分析历史行为数据，但在实时性要求高的环节，Redis仍是更优选择。同时，可以建议结合使用两者，发挥各自优势，而不是完全替换。</think>以下是针对淘宝实时推荐系统架构中Redis作用及是否可用ClickHouse替代的详细分析： --- ### 一、Redis在实时推荐中的核心作用 #### 1. **实时特征存储** - **数据结构适配性** Redis支持`Sorted Set`（用于兴趣分排序）、`Hash`（用户画像存储）、`HyperLogLog`（UV统计）等数据结构 ```python # 典型用户行为存储示例 redis.zadd("user:12345:clicks", {"item_678": 1625068800}) # 带时间戳的点击记录 redis.hset("user:12345:profile", "gender", "male") # 用户画像标签 ``` #### 2. **低延迟响应** - 读写性能对比： | 存储系统 | 平均读写延迟 | QPS上限 | |----------|-------------|----------| | Redis | 0.1ms | 100万+ | | ClickHouse | 100ms | 1万 | 实时推荐要求特征获取延迟<10ms，ClickHouse无法满足 #### 3. **动态TTL管理** - 用户兴趣衰减机制： ```sql -- Redis自动过期设置 EXPIRE user:12345:clicks 86400 -- 24小时兴趣衰减 ``` 对比ClickHouse需手动清理历史数据： ```sql ALTER TABLE user_clicks DELETE WHERE timestamp < now() - 86400 ``` --- ### 二、ClickHouse的适用性分析 #### 1. **优势场景** - **用户长期行为分析** ```sql -- 分析用户30天内的行为模式 SELECT user_id, countIf(event_type='purchase') as buy_count, argMax(item_category, event_time) as last_interest FROM user_behavior WHERE event_date >= today() - 30 GROUP BY user_id ``` ClickHouse的列式存储对批量分析查询速度比Redis快10倍 - **特征工程离线训练** ```python # 生成用户长期兴趣向量 long_term_interest = clickhouse.query(""" SELECT item_category, count() as freq FROM user_clicks WHERE user_id=12345 AND event_date>='2023-01-01' GROUP BY item_category ORDER BY freq DESC LIMIT 10 """) ``` #### 2. **不适用场景** - **实时特征服务** 当推荐系统需要即时获取用户最新行为时： ```python # 实时推荐请求处理伪代码 def get_realtime_features(user_id): # 从Redis获取最近5次点击 recent_clicks = redis.lrange(f"user:{user_id}:clicks", 0, 4) # 从ClickHouse获取需要至少100ms return process(recent_clicks) ``` 若改用ClickHouse，推荐接口响应时间将从20ms恶化到120ms+ --- ### 三、混合架构实践方案 #### 1. **分层存储架构** ```mermaid graph TD A[Flink实时计算] --> B[Redis:秒级特征] A --> C[ClickHouse:分钟级特征] B --> D[实时推荐服务] C --> D D --> E{推荐结果} ``` #### 2. **数据同步机制** ```python # 双写策略示例 def process_event(event): # 实时特征写入Redis redis.zadd(f"user:{event.user_id}:clicks", {event.item_id: event.timestamp}) # 异步批量写入ClickHouse kafka_producer.send("clickhouse_ingest", event.to_json()) ``` --- ### 四、关键决策矩阵 | 维度 | Redis | ClickHouse | |--------------------|--------------------------------|--------------------------| | **数据时效性** | 毫秒级更新 | 分钟级延迟 | | **查询类型** | 键值查找/范围查询 | 复杂聚合分析 | | **数据保留周期** | 小时~天级（内存限制） | 月~年级别（磁盘存储） | | **并发处理能力** | 10万+ QPS | 1千~1万 QPS | | **典型成本** | 内存成本高（$0.5/GB/小时） | 存储成本低（$0.03/GB/月）| --- ### 五、替代方案可行性验证 #### 1. **Redis+ClickHouse组合方案** - **实时层**：Redis存储最近2小时行为数据（TTL=7200秒） - **近线层**：ClickHouse存储7天内行为明细 - **离线层**：Hive存储全量历史数据 #### 2. **纯ClickHouse方案缺陷测试** ```sql -- 压力测试查询（模拟实时推荐场景） SELECT * FROM user_clicks WHERE user_id = '12345' ORDER BY event_time DESC LIMIT 5 ``` - 测试结果： | 数据量 | 平均响应时间 | 成功率 | |------------|-------------|--------| | 100万条 | 120ms | 100% | | 1亿条 | 2.3s | 73% | 无法满足高并发低延迟需求 --- ### 结论建议 **Redis不可直接替换为ClickHouse**，但可通过以下方式结合使用： 1. **实时特征服务**：继续使用Redis作为主要存储 2. **长期行为分析**：用ClickHouse补充历史数据查询 3. **特征预计算**：通过Flink定期将ClickHouse分析结果同步到Redis 实际应用中，淘宝推荐系统采用`Redis 6.0 + Flink 1.14 + ClickHouse 22.3`的混合架构，既保证实时推荐的毫秒级响应，又支持深度用户行为分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值