前言
在工作场景中，我们会采集工厂设备数据用于智能控制，数据的存储用了 InfluxDB，随着数据规模越来越大，InfluxDB 的性能越来越差，故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力，再加上我们业务上也用到了 MySQL ，所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。
结论先行
最终的结论是，直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做对比测试，在 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 同样分配 4c16g 资源的情况下，ClickHouse 无论是导入速度、磁盘占用、查询性能都完全碾压 MySQL 和 InfluxDB，具体对比指标如以下表格：
为了确保测试结果相对准确，以上每条 sql 起码执行 5 次，然后取中间值。其中 InfluxDB 表现比想象中的要差，甚至还不如 MySQL，可能是数据样本和测试用例不太适合 InfluxDB 场景导致的，如果大家对测试结果有疑问，可以 git clone [https://github.com/stone0090/clickhouse-test.git](https://github.com/stone0090/clickhouse-test.git)项目，完整验证以上对比全过程。
数据库简介
MySQL
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。它所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。它采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型和大型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。《高性能 MySQL》一书中开篇明义讲到的最核心的一句话是“MySQL 并不完美，但是却足够灵活”，它是架构中的万金油，庞杂非单一的项目中总会有它的用武之地。
InfluxDB
InfluxDB 是一个由 InfluxData 公司开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析，在 DB-Engines Ranking 时序型数据库排行榜上位列榜首，广泛应用于 DevOps 监控、IoT 监控、实时分析等场景。传统数据库通常记录数据的当前值，时序型数据库则记录所有的历史数据，在处理当前时序数据时又要不断接收新的时序数据，同时时序数据的查询也总是以时间为基础查询条件，并专注于解决以下海量数据场景的问题：
ClickHouse
ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。它是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），简单介绍一下 OLTP 和 OLAP。
那 ClickHouse OLAP 适用场景有：1）读多于写；2）大宽表，读大量行但是少量列，结果集较小；3）数据批量写入，且数据不更新或少更新；4）无需事务，数据一致性要求低；5）灵活多变，不适合预先建模。
环境准备
在阿里云买一台 16c64g 的服务器，操作系统 centos 7.8，使用 sealos 一键安装 k8s，使用 helm 一键安装 mysql（5.7）、influxdb（1.8）、clickhouse（22.3） ，每个应用各分配 4c16g 的资源。
# 下载 sealos$ wget https://github.com/labring/sealos/releases/download/v4.0.0/sealos_4.0.0_linux_amd64.tar.gz \&& tar zxvf sealos_4.0.0_linux_amd64.tar.gz sealos && chmod +x sealos && mv sealos /usr/bin
# 初始化一个单节点 Kubernetes$ sealos run labring/kubernetes:v1.24.0 labring/calico:v3.22.1 --masters [xxx.xxx.xxx.xxx] -p [your-ecs-password]
# 去掉 master 的污点，允许安装应用到 master 和 control-plane$ kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-$ kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/control-plane-
# 获取 mysql、influxdb、clickhouse 一键安装 Helm-Charts$ wget https://github.com/stone0090/clickhouse-test/archive/refs/tags/v1.0.0.tar.gz$ tar -zxvf v1.0.0.tar.gz
# 安装 Kubernetes 包管理工具 Helm，以及 mysql、influxdb、clickhouse 3大数据库$ sealos run labring/helm:v3.8.2$ helm install mysql clickhouse-test-1.0.0/helm-charts/mysql/$ helm install influxdb clickhouse-test-1.0.0/helm-charts/influxdb/$ helm install clickhouse clickhouse-test-1.0.0/helm-charts/clickhouse/
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数据导入
直接使用 ClickHouse 官方提供的测试数据 https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/example-datasets/opensky，此数据集中的数据是从完整的 OpenSky 数据集中派生和清理而来的，以说明 COVID-19 新冠肺炎大流行期间空中交通的发展情况。它涵盖了自 2019 年 1 月 1 日以来该网络超过 2500 名成员看到的所有航班，总数据量有 6600w。
# 在服务器 /home/flightlist 目录执行以下命令，该目录会被挂载到 mysql-pod、influxdb-pod、clickhouse-pod 内$ wget -O- https://zenodo.org/record/5092942 | grep -oP 'https://zenodo.org/record/5092942/files/flightlist_\d+_\d+\.csv\.gz' | xargs wget
# 批量解压 flightlist.gz 数据$ for file in flightlist_*.csv.gz; do gzip -d "$file"; done
# 将 csv 处理成 influxdb 导入所需的 txt 格式（此过程大概耗时1小时）$ python clickhouse-test-1.0.0/influxdb_csv2txt.py
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MySQL
# 进入 mysql pod$ kubectl exec -it [influxdb-podname] -- bash
# 连上 mysql 建库、建表$ mysql -uroot -p123456$ use test;$ CREATE TABLE `opensky` (`callsign` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`number` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`icao24` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`registration` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`typecode` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`origin` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`destination` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,`firstseen` datetime DEFAULT NULL,`lastseen` datetime DEFAULT NULL,`day` datetime DEFAULT NULL,`latitude_1` double DEFAULT NULL,`longitude_1` double DEFAULT NULL,`altitude_1` double DEFAULT NULL,`latitude_2` double DEFAULT NULL,`longitude_2` double DEFAULT NULL,`altitude_2` double DEFAULT NULL,KEY `idx_callsign` (`callsign`),KEY `idx_origin` (`origin`),KEY `idx_destination` (`destination`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
# 导入数据（大概耗时70分钟）$ load data local infile 'flightlist_20190101_20190131.csv' into table opensky character set utf8mb4 fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ignore 1 lines;# 省略其他29条导入命令：load data local infile 'flightlist_*_*.csv' into table opensky character set utf8mb4 fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ignore 1 lines;
# 检查数据是否导入成功$ select count(*) from test.opensky;
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InfluxDB
# 进入 influxdb pod$ kubectl exec -it [influxdb-podname] -- bash
# 导入数据（大概耗时30分钟）$ influx -username 'admin' -password 'admin123456' -import -path=/tmp/flightlist/flightlist_20190101_20190131.txt -precision=ns;# 省略其他29条导入命令：influx -username 'admin' -password 'admin123456' -import -path=/tmp/flightlist/flightlist_*_*.txt -precision=ns;
# 检查数据是否导入成功$ influx -username 'admin' -password 'admin123456'$ select count(latitude_1) from test.autogen.opensky;
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ClickHouse
# 进入 clickhouse pod$ kubectl exec -it [clickhouse-podname] -- bash
# 连上 clickhouse 建库、建表$ clickhouse-client$ create database test;$ use test;$ CREATE TABLE opensky(callsign String,number String,icao24 String,registration String,typecode String,origin String,destination String,firstseen DateTime,lastseen DateTime,day DateTime,latitude_1 Float64,longitude_1 Float64,altitude_1 Float64,latitude_2 Float64,longitude_2 Float64,altitude_2 Float64) ENGINE = MergeTree ORDER BY (origin, destination, callsign);$ exit
# 导入数据（大概耗时75秒）$ cd /tmp/flightlist$ for file in flightlist_*.csv; do cat "$file" | clickhouse-client --date_time_input_format best_effort --query "INSERT INTO test.opensky FORMAT CSVWithNames"; done
# 检查数据是否导入成功$ clickhouse-client$ SELECT count() FROM test.opensky;
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测试场景
MySQL
$ mysql -uroot -p123456$ use test;-- 开启性能分析set profiling = 1;-- 查询磁盘空间select table_rows as `总行数`, (data_length + index_length)/1024/1024/1024 as `磁盘占用(G)` from information_schema.`TABLES` where table_name = 'opensky';-- 全表countselect count(latitude_1) from opensky;-- 全表max/minselect max(longitude_1),min(altitude_1) from opensky;-- 全表平均值select avg(latitude_2) from opensky;-- 全表方差select var_pop(longitude_2) from opensky;-- 复杂查询1：全表多个字段聚合查询select count(latitude_1),max(longitude_1),min(altitude_1),avg(latitude_2) from opensky;-- 复杂查询2：从莫斯科三个主要机场起飞的航班数量SELECT origin, count(1) AS c FROM opensky WHERE origin IN ('UUEE', 'UUDD', 'UUWW') GROUP BY origin;-- 输出分析结果show profiles;
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InfluxDB
$ influx -username 'admin' -password 'admin123456'$ use test;-- 耗时统计，queryReqDurationNs 是累计查询时间，2次任务的时间相减就是耗时select queryReq,queryReqDurationNs/1000/1000,queryRespBytes from _internal."monitor".httpd order by time desc limit 10;-- 查询磁盘空间select sum(diskBytes) / 1024 / 1024 /1024 from _internal."monitor"."shard" where time > now() - 10s group by "database";-- 全表countselect count(latitude_1) from opensky;-- 全表max/minselect max(longitude_1),min(altitude_1) from opensky;-- 全表平均值select mean(latitude_2) from opensky;-- 全表方差select stddev(longitude_2) from opensky;-- 复杂查询1：全表多个字段聚合查询select count(latitude_1),max(longitude_1),min(altitude_1),mean(latitude_2) from opensky;-- 复杂查询2：从莫斯科三个主要机场起飞的航班数量SELECT count(latitude_1) AS c FROM opensky WHERE origin =~/^UUEE|UUDD|UUWW$/ GROUP BY origin;
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ClickHouse
$ clickhouse-client$ use test;-- 耗时统计select event_time_microseconds,query_duration_ms,read_rows,result_rows,memory_usage,query from system.query_log where query like '%opensky%' and query_duration_ms <> 0 and query not like '%event_time_microseconds%' order by event_time_microseconds desc limit 5;-- 查询磁盘空间SELECT formatReadableSize(total_bytes) FROM system.tables WHERE name = 'opensky';-- 全表countselect count(latitude_1) from opensky;-- 全表max/minselect max(longitude_1),min(altitude_1) from opensky;-- 全表平均值select avg(latitude_2) from opensky;-- 全表方差select var_pop(longitude_2) from opensky;-- 复杂查询1：全表多个字段聚合查询select count(latitude_1),max(longitude_1),min(altitude_1),avg(latitude_2) from opensky;-- 复杂查询2：从莫斯科三个主要机场起飞的航班数量SELECT origin, count() AS c FROM opensky WHERE origin IN ('UUEE', 'UUDD', 'UUWW') GROUP BY origin;
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ClickHouse 为什么快
1、列式存储
数据是按列存储，数据即是索引；查询只访问涉及的列，降低系统 I/O；每一列都由一个线程来处理，高效利用 CPU 资源；还为向量化执行做好了铺垫。
2、数据压缩
数据压缩的本质是按照一定的步长对数据进行匹配扫描，当发现重复数据的时候就进行编码转换。因为是列式存储，所以数据特征很相似，所以数据中的重复项多，则压缩率越高，则数据体量越小，则磁盘 I/O 压力越小，则网络中传输越快。
3、向量化执行引擎
SIMD（Single Instruction Multiple Data）即单条指令操作多条数据，它是通过数据并行以提高性能的一种方式，可以简单理解为在寄存器层面对程序中的数据做并行处理，Clickhouse 在能够提升计算效率的地方大量使用了 SIMD，通过使用 SIMD，基本上能带来几倍的性能提升。
4、多线程和分布式
分布式领域存在一条定律，计算移动比数据移动更加划算，这也是其核心所在，将数据的计算直接发放到数据所在的服务器，多机并行处理，再把最终的结果汇集在一起；另外 ClickHouse 也通过线程级别并行的方式为效率进一步提速，极致去利用服务器的资源。
5、多样的表引擎
MergeTree 存储结构对写入的数据做排序然后进行有序存储，有序存储主要有两大优势：
MergeTree 是 ClickHouse 表引擎中最核心的引擎，其他引擎均以 MergeTree 引擎为基础，并在数据合并过程中实现了不同的特性，从而构成了 MergeTree 表引擎家族。
ClickHouse 的优缺点
优点：极致的查询分析性能，较低的存储成本，高吞吐的数据写入，多样化的表引擎，完备的 DBMS 功能；
缺点：不支持事务，不支持真正的删除/更新，分布式能力较弱；不支持高并发，官方建议 QPS 为 100；非标准的 SQL，join 的实现比较特殊，且性能不好；频繁小批量数据操作会影响查询性能；
目前还没有一个 OLAP 引擎能够满足各种场景的需求，其本质原因是，没有一个系统能同时在查询效率、时效性、可维护性三个方面做到完美，只能说 ClickHouse 是为了极致查询性能做了一些取舍。
ClickHouse 优缺点都很明显，是否采用还是要取决于和实际业务场景的契合度，适合自己的架构才是最好架构。
参考引用
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