ClickHouse

ClickHouse 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。

ClickHouse 特性

• 列式存储的格式如下

  • 分别为 Id, 名字, 年龄

列式存储的优点

• 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 操作

• 类 SQL 语法, DDL 创表语句等, DML 查询语句等.

• 其他配套函数, 如 count、sum 等.

• 用户、权限管理.

• 数据备份、数据恢复操作.

• 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。目前包括如下四大类 ( 20 多种引擎 )

LSM Tree

• 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。

数据分区与线程级并行处理

• 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)，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。

• 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。

• 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 (单条查询就占用了所有的 CPU 资源)，就不利于同时并发多条查询。所以对于高 qps(每秒查询次数) 的查询业务，ClickHouse 并不是强项。

ClickHouse 数据类型

• clickHouse 并没有单独的类型用于存储 布尔值类型(true or false), 可使用 uint8 , 取值 0 和 1 替代.

Decimal 型

• 有符号浮点数, 可在加、减和乘法运算过程中保持精度。对于除法，最低有效数字会被丢弃（不舍入）。

s: 表示小数后保留位数.

string

• 字符串可以任意长度的。它可以包含任意的字节集，包含空字节。

FixedString(N)

• 固定长度 N 的字符串，N 必须是严格的正自然数。当服务端读取长度小于 N 的字符串时候，通过在字符串末尾添加空字节来达到 N 字节长度。 当服务端读取长度大于 N 的 字符串时候，将返回错误消息。

• • 这个 x 列只能存储类型定义中列出的值：‘hello’或’world’
  • 如果保存任何其他值，ClickHouse 抛出异常

CREATE TABLE t_enum
(
  x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog;

• Array(T): 由 T 类型元素组成的数组。

  • 如下两种创建数组的方式. 直接使用 [] 或 array() 函数.

SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x);

or

SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x);