ClickHouse 深度解析，收藏这一篇就够了~

一、什么是 ClickHouse？

         ClickHouse 由俄罗斯第一大搜索引擎 Yandex 于 2016 年 6 月发布, 开发语言为 C++,ClickHouse 是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的 DBMS，简称 CK, 与 Hadoop、Spark 这些巨无霸组件相比，ClickHouse 很轻量级,查询性能非常好，使用之后会被它的性能折服，非常值得安利。

二、适用场景

1. 志数据行为分析

2. 标签画像的分析

3. 数据集市分层

4. 广告系统和实时竞价广告

5. 电商和金融行业

6. 实时监控和遥感测量

7. 商业智能

8. 在线游戏

9. 信息安全

10. 所有的互联网场景

三、特性

1. 真正的列式数据库

2. 数据压缩

3. 数据的磁盘存储

4. 多核并行处理

5. 多服务器分布式处理（数据保存在不同的 shard 上，每一个 shard 都由一组用于容错的副本组成，可并行查询所有 shard）

6. 向量引擎（按列的一部分进行处理，高效实用 CPU）

7. 实时的数据更新（支持在表中定义主键,数据增量有序存储在 mergeTree 中）

8. 索引（按照主键对数据进行排序，毫秒内完成对数据的查找）

9. 适合在线查询

10. 支持近似计算（允许牺牲精度的情况下低延迟查询）

11. 支持数据复制和数据完整性（异步多主复制技术）

四、 缺陷

1. 没有完整的事务支持

2. 缺少高频率低延迟的修改或删除数据的能力

3. 不适合通过其检索单行的点查询

4. 联机事物处理

5. 二进制数据或文件存储

6. 键值对数据高效率访问请求

五、核心概念

5.1.表引擎（Engine）

         表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是 MergeTree 系列，如果需要数据副本的话可以使用 ReplicatedMergeTree 系列，相当于 MergeTree 的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎 Distribute。

5.2.表分区（Partition）

         表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为 Where 条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。

5.3.分片（Shard）

         一个分片本身就是 ClickHouse 一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。

5.4. 复制集（Replication）

         简单理解就是相同的数据备份，在 CK 中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了 CK 查询的并发能力。这里一般有 2 种方式：（1）基于 ZooKeeper 的表复制方式；（2）基于 Cluster 的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑 ZooKeeper 的表复制方案。

5.5.集群（Cluster）

可以使用多个 ClickHouse 实例组成一个集群，并统一对外提供服务。

六、主要表引擎深入解析

6.1.TinyLog

最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾.缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表：

create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog

6.2. Memory

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限 1 亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过 10G/s）创建表:

create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename')

6.3.Merge

本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式创建表：

create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLogcreate table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLogcreate table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLogcreate table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’)

6.4.MergeTree

ck 中最强大的表引擎 MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样创建表：

ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192

插入数据：

6.5.ReplacingMergeTree

         在 MergeTree 的基础上，增加了“处理重复数据”的功能，和 MergeTree 的不同之处在于他会删除具有相同主键的重复项，数据的去重只会在合并的过程中出现，合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预先做出计划，有一些数据可能仍未被处理，适用于在后台清除重复的数据以节省空间，但是不保证没有重复的数据出现。创建表：

6.6.SummingMergeTree

         继承自 MergeTree,区别在于，当合并 SummingMergeTree 表的数据片段时，ck 会把具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值，如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度，对于不可加的列，会取一个最先出现的值。

6.7.Distributed(重点)

         分布式引擎，本身不存储数据，但可以在多个服务器上进行分布式查询，读是自动并行的，读取时，远程服务器的索引（如果有的话）会被使用。

七、最佳实践

7.1.HDFS 数据导入 Clickhouse

创建 hdfs_engine

CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV')

File file

INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)

数据查询

SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2┌─name─┬─value─┐│ one  │     1 ││ two  │     2 │└──────┴───────┘

7.2.每分钟亿级别海量用户行为日志实时自助查询

数据链路

系统实现         在 flink 端动态设置 schema 信息，ETL 处理数据，动态生成宽表，数据存入 Clickhouse，按天分区，Clickhouse 使用 Distributed 表引擎，数据保留 7 天，避免数据过度膨胀，导致查询性能降低，使用 Redash 报表工具，分析人员可以写 SQL 自助查询，结果自定义图表展示。

系统成果         每分钟乙级的数据量，整个数据链路数据延迟在毫秒，数据查询响应在秒级别，动态设置 schema 生成宽表，做到整个系统的复用性，避免重复开发，查询性能比 Hive 快几百倍，满足了实时性的要求。

八、大厂使用场景

1. 头条：用户行为分析系统，上报日志 大宽表，减少 join，增加 map 数据类型，展平模型，支持动态 scheam

2. 腾讯：游戏数据分析

3. 携程：内部从 18 年 7 月份开始接入试用，目前 80%的业务都跑在 ClickHouse 上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求 4.快手：内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约 10PB， 每天新增 200TB， 90%查询小于 3S5.国外：Yandex 内部有数百节点用于做用户点击行为分析，CloudFlare、Spotify 等头部公司也在使用

九、结语

ClickHouse 优秀的性能，适合实时 OLAP 场景，是一颗冉冉升起的星星，社区活跃度高，未来在大数据领域能发挥更闪耀的价值，非常期待。

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大数据老哥

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