了不起:最近我发现了一款数据库,它能帮助我们处理海量数据,让我们轻松搞定复杂的数据分析任务。你们猜是什么数据库呢?
总之,ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面,从而提高查询效率,实现快速的数据分析和查询。
书接上回,今天放出第一章节的第二部分,我专门新建了一个专辑方便大家回看,传送: ClickHouse实战系列课程
MergeTree的分区目录和传统意义上其他数据库有所不同。MergeTree的分区目录并不是在数据表被创建之后就存在的,而是在数据写入过程中被创建的。也就是说如果一张数据表没有任何数据,那么也不会有任何分区目录存在。MergeTree的分区目录伴随着每一批数据的写入(一次INSERT语句),MergeTree都会生成一批新的分区目录。即便不同批次写入的数据属于相同分区,也会生成不同的分区目录。也就是说,对于同一个分区而言,也会存在多个分区目录的情况。在之后的某个时刻(写入后的10~15分钟,也可以手动执行optimize查询语句),ClickHouse会通过后台任务再将属于相同分区的多个目录合并成一个新的目录。已经存在的旧分区目录并不会立即被删除,而是在之后的某个时刻通过后台任务被删除(默认8分钟)。
这是一个全新的系列,每篇文章将会尝试用一分钟的短视频,解读ClickHouse的某部分重要逻辑。
综上所述,在ClickHouse的MergeTree中,一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分,支持范围查询和按顺序读取数据;二级索引主要用于查询优化,提供额外的查询功能和过滤条件。
第一性原理这个概念大家应该不会陌生,它原本是由古希腊哲学家亚里士多德提出的,意指“在系统中会存在一个最基本的命题,它不能被违背或者删除”。
为了满足数据查询和分析的需求,可以使用ClickHouse的SQL查询语句来完成各种操作。
DML:Data Manipulation Language,数据操纵语言。ClickHouse中DML语言包含插入、更新、删除数据操作,DML操作仅适用MergeTree引擎,不能针对主键、分区键、排序键进行DML操作,DML操作不支持事务,一旦执行成功会立刻生效。
一、ClickHouse简介 1、基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库,而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台,在数据汇总查询方面(如GROUP BY),ClickHouse的查询速度非常快。 下载仓库:https://repo.yandex.ru/clickhouse 中文文档:https://clickhouse.yandex/docs/zh/ 2、数据库特点 (1)列式数
如果您紧跟数据库领域的最新发展,则可能对ClickHouse已经耳熟能详了,它是专为OLAP设计的列式数据库管理系统。ClickHouse由Yandex开发,于2016年开源,这使其成为最新的列式数据库管理系统之一,当前被作为开源数据库被广泛应用。
副本的目的主要是保障数据的高可用性,即使一台 ClickHouse 节点宕机,那么也可以从 其他服务器获得相同的数据。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),简称CK,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。
MergeTree在处理大规模数据删除和更新操作时,会先将要删除或更新的数据标记为删除状态,而不是立即删除或更新数据。
SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。区别在于,当合并SummingMergeTree表的数据片段时,ClickHouse会把所有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。
安海雄,京东系统架构师,从事架构设计与开发工作,熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。
大家知道 MergeTree 是以分区目录的形式组织数据的,只要每写入一次数据,就会在磁盘上创建一个新分区文件(parts)。随着时间的推移,相同分区的文件会被合并成一个,关于这一块的逻辑可以看我的早期文章,《传送门》。
创建新表具有几种种语法形式,具体取决于用例。默认情况下,仅在当前服务器上创建表。分布式DDL查询作为子句实现,该子句另外描述。
如果换做你是ClickHouse的开发者,你会怎么应对上述的这些挑战呢?是不是想对MergeTree内部进行改造,让它支持更多的功能?但是要想在不降低性能的前提下,直接让MergeTree支撑更多的功能好像有些不大现实,毕竟鱼与熊掌不可兼得,如果性能下降也会违背ClickHouse的设计初衷。那有没有一种方法,既不影响目前MergeTree的整体设计逻辑,又能见缝插针的让它扩展支持更多的功能呢?
在ClickHouse的MergeTree引擎中,数据标记(标记列)主要用于跟踪数据的状态和版本。它可以用来表示数据的插入、删除、修改等操作的元数据信息。标记列通常是一个无符号整数,其值递增且不可变。
在ClickHouse的整个体系里面,MergeTree表引擎绝对是一等公民,使用ClickHouse就是在使用MergeTree,这种说法一点也不为过。
也可以直接去看官方文档:https://clickhouse.com/docs/zh/sql-reference/statements/alter/column
在ClickHouse中,虽然不能直接自定义MergeTree引擎,但可以通过自定义表引擎来实现特定的场景需求。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎,其工作原理和基本原则如下:
长期以来,ClickHouse-Server是一个访问单个存储设备上数据的进程,这样的设计提供了操作简便性,却无法将机器的磁盘硬件资源充分利用,且将用户的数据限制在同一类型的存储上,这让用户难以在成本和性能上做出抉择,尤其是对于大型集群,这个问题尤其突出。
尽管使用ElasticSearch冷热存储架构来存储日志,成本依旧高昂,而ElasticSearch的存储成本占用70%以上,寻找新的低成本存储方案也就成了主要解决方式。
前面通过 一文了解ClickHouse 介绍过ClickHouse,特性,结构,使用场景。自己并未完全深入学习clickhouse,因为公司打算小范围使用ClickHouse,所以有必要深入学习之。本文了解 Clickhouse 的分区感念 和 分区合并规则。
Clickhouse 是一个高性能且开源的数据库管理系统,主要用于在线分析处理 (OLAP) 业务。它采用列式存储结构,可使用 SQL 语句实时生成数据分析报告,另外它还支持索引,分布式查询以及近似计算等特性,凭借其优异的表现,ClickHouse 在各大互联网公司均有广泛地应用。
ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的,主要在于配置的不一致,如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署,可以看看这篇文章,ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署。
在所有的表引擎中,最为核心的当属MergeTree系列表引擎,这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言,主要用于特殊用途,场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎,有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能,支持几乎所有ClickHouse核心功能。
ClickHouse属于分析型数据库,ClickHouse提供了许多数据类型,它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。其中基础类型使ClickHouse具备了描述数据的基本能力,而另外两种类型则使ClickHouse的数据表达能力更加丰富立体。
MySQL单条SQL是单线程的,只能跑满一个core,ClickHouse相反,有多少CPU,吃多少资源,所以飞快; ClickHouse不支持事务,不存在隔离级别。这里要额外说一下,有人觉得,你一个数据库都不支持事务,不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库,而不是严格的关系型数据库。又有人要问了,数据都不一致,统计个毛。举个例子,汽车的油表是100%准确么?为了获得一个100%准确的值,难道每次测量你都要停车检查么?统计数据的意义在于用大量的数据看规律,看趋势,而不是100%准确。 IO方面,MySQL是行存储,ClickHouse是列存储,后者在count()这类操作天然有优势,同时,在IO方面,MySQL需要大量随机IO,ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候,数据肯定缓存在内存里了,这个的确,但是ClickHouse基本上是顺序IO,用过就知道了,对IO基本没有太高要求,当然,磁盘越快,上层处理越快,但是99%的情况是,CPU先跑满了(数据库里太少见了,大多数都是IO不够用)。 二、创建库
MergeTree表引擎是ClickHouse中一种用于存储和处理大规模数据的引擎,它支持合并和压缩数据以节省磁盘空间。
用过 HBase 的同学应该都知道,当批量导入数据的时候,可以利用 Spark 这样的计算引擎,直接将数据生成 HFile 一次性导入到 HBase,既有效地分离了 HBase 的计算压力,又实现了高效的数据导入。
ClickHouse是一个面向列存储的分布式数据库管理系统,支持多种表引擎。不同的表引擎适用于不同的数据访问模式和性能需求。以下是几种常用的ClickHouse表引擎及其选择场景的示例:
Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的,适用于日志数据和其他追加写入场景。
How to create index for Map Type Column or one key of it? [version 21.8.10 revision 54449] #31801 Y
MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
可以看到ClickHouse 内置Kafka 消费引擎,不需要我们业务方写新的消费程序,再往ClickHouse 导入数据
显然RAM可能比磁盘慢,例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
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=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create 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
数据字典是ClickHouse提供一种非常简单、实用的存储媒介,他以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或者被动加载到内存并支持动态更新。由于字典数据常驻内存的特性,所以非常适合保存常量或经常使用的维度表数据,以避免不必要的JOIN查询。
在使用ClickHouse MergeTree引擎时,如果某张MergeTree表建表排序规则如下:
这是 Alexey Milovidov(ClickHouse 的创建者)给出的关于复合主键的答案的翻译。 原文: https://groups.google.com/g/clickhouse/c/eUrsP30VtSU/m/p4-pxgdXAgAJ
在生产环境中,经常遇到将数据从消息队列Kafka写入ClickHouse集群中。本文介绍如何将Kafka中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
各位,今年 ClickHouse 最王炸的功能来啦,没错,就是期待已久的 Projection (投影) 功能。ClickHouse 现在的功能已经非常丰富强大了,但是社区用现实告诉我们,还可以进一步做的更好:)
ClickHouse 是一款优秀的 OLAP 分析引擎,尤其是在单表分析 、Colocate Join 方面性能表现尤为突出。ClickHouse 之所以在众多的 OLAP 分析引擎中成为佼佼者,主要是因为它具备以下特点:列式存储、LSM-Tree 存储引擎、向量化执行引擎、异步 Merge 和 Mutation 机制、并发 MPP+ SMP 等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云