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ClickHouse是一个开源列式数据库管理系统#xff08;DBMS#xff09;#xff0c;用于在线分析处理#xff08;OLAP#xff09;#xff1a; 列式存储#xff1a;与传统的行式数据库不同#xff0c;ClickHouse以列的形式存储数据#xff0c;这使得在分析大量数据时…简介
ClickHouse是一个开源列式数据库管理系统DBMS用于在线分析处理OLAP 列式存储与传统的行式数据库不同ClickHouse以列的形式存储数据这使得在分析大量数据时能够获得更好的性能和压缩率。 高速查询ClickHouse为分析大量数据而优化可以执行复杂的查询并在极短的时间内提供答案。 分布式处理ClickHouse可以无缝地在多个节点上部署提供水平扩展。它支持复制、分片和负载均衡。 数据压缩由于列式存储的特点ClickHouse提供了高效的数据压缩从而节省存储空间并提高查询速度。 SQL支持ClickHouse使用SQL作为查询语言并提供了丰富的函数库包括时间序列、聚合和字符串处理函数等。 实时处理尽管ClickHouse主要是为OLAP场景设计的但它还支持近实时数据插入和查询使其在某些情况下也可用于在线事务处理OLTP。 开源与社区ClickHouse是完全开源的拥有一个活跃的开发和用户社区。 多种数据格式ClickHouse支持多种数据格式如Parquet、JSON、CSV等这使得从其他系统迁移或导入数据变得非常容易。 与其他技术的集成ClickHouse可以与多种其他技术例如Kafka、HDFS等集成使其能够在各种环境中高效地工作。 简而言之CK本质上就是DBMS起源于mysql。重要特点就是数据按列存储适合于OLAP在线分析处理查询列的速度非常之快节省大量的IO资源。其实和hudi有点像hudi就是行写入、列查询
同一列保存在同一个数据文件当中便于数据的压缩存储 这一点很好理解同一列的数据类型域是一致的想想看是各种类型都有的一行数据好压缩还是一列相同类型的数据好压缩结果显而易见 本质上CK的数据类型和C相似因为CK就使用C写的。 ClickHouse 与表函数 ClickHouse的强大表函数支持增强了其与其他系统的互操作性为用户提供了更多的灵活性和方便性。涉及到DBMS和大数据框架的整合使得数据处理和分析变得更加高效和无缝。 表函数 (Table Function)
表函数是一种数据库函数它返回一个可以像操作常规数据库表那样操作的行集。其主要目的是能够将函数的输出作为一个表来使用。这意味着我们可以使用SQL查询来读取和处理这些函数的输出。
ClickHouse 与表函数
ClickHouse的特点之一是其广泛的表函数支持。这些表函数允许管理员用户从各种数据源例如文件、URL、外部数据库、大数据框架等读取数据并将这些数据作为表来处理。例如管理员用户可以使用表函数从一个文件或HTTP URL中读取数据然后直接在ClickHouse中对该数据进行查询而无需先导入数据。
DBMS 和大数据框架的整合
ClickHouse为了提高灵活性和扩展性提供了与其他DBMS和大数据框架的整合功能。例如ClickHouse可以与Kafka、HDFS、MySQL等进行交互。表函数在这方面发挥了关键作用它们使得从这些系统中读取数据变得异常简单。通过表函数ClickHouse可以轻松地与其他系统进行交互从而实现数据的即时查询和分析而无需事先进行数据迁移或转换。 CK存储引擎及Primary Key
CK使用了一种名为MergeTree的数据结构和存储引擎 MergeTree存储引擎 数据结构: MergeTree 是由一系列有序的 parts 组成。每个 part 包含了多个按照某种键通常是 PRIMARY KEY排序的granules。 Parts 和 Granules 在ClickHouse中数据被分成parts部分。每个part包含多个granules。可以将part看作是granules的集合。随着时间的推移parts可能会由于合并操作而变大。但不论part的大小如何它都是由granules组成的。Granule是MergeTree表数据的最小物理单位。每个granule包含一定数量的行。当我们说“块”这与granule是相似的概念但granule是ClickHouse的专用术语。物理上每个granule包含固定数量的行例如8192行即8192条记录但这个数字可能会因配置或其他因素而有所不同。 合并Parts 在数据写入ClickHouse时首先写入小的granules其实也相当于写入parts。随着时间的推移ClickHouse会在后台运行合并操作将小的parts合并成大的parts。这种合并操作可以提高查询性能并节省存储空间。合并操作: MergeTree 的命名来源于其后台自动进行的特性即定期将小的 parts 合并为更大的parts。这种合并操作旨在优化数据压缩并提高查询效率因为数据库可以快速定位数据所在的位置。 PRIMARY KEY in ClickHouse 排序: 在ClickHouse中PRIMARY KEY定义了数据的物理排序方式。当查询数据时ClickHouse会使用这个排序信息来跳过那些不相关的数据块。不是唯一的: 与MySQL不同ClickHouse中的PRIMARY KEY不保证唯一性。它只是一个排序和索引工具。CK中如果不设定PK那么创建表时会报错不设定PK的情况下必须指定ORDER BY才行所以可以理解为CK必须需要依赖于一种排序方式而这种排序方式可以是PK也可以是ORDER BY来提供。 为什么与MySQL中的PRIMARY KEY不同 目的不同: MySQL以及其他传统的关系型数据库中的PRIMARY KEY主要用于确保数据的唯一性和引用完整性。而ClickHouse的设计目标是查询速度和分析所以PRIMARY KEY在ClickHouse中主要用于数据排序和查询优化。数据模型: 由于ClickHouse是为OLAP场景设计的它的数据模型与为在线事务处理OLTP设计的MySQL有所不同。在OLAP场景中大量的数据聚合和分析比数据的唯一性更为重要。 CK的 PRIMARY KEY 和 稀疏索引 在ClickHouse中PRIMARY KEY被用作稀疏索引。这意味着不是为每一行数据都保存索引项而是为每个granule保存一个索引项。这就是为什么一个PRIMARY KEY对应多个行。 图中左侧为pk右侧为其对应的入口其实通常来说同时也会存储row8192/16384/24576这样的最大值这种设计选择为ClickHouse提供了查询性能的优势。由于它的目标是为OLAP和大数据分析优化所以它偏好于范围查询而不是单行查询。为每个granule而不是每行保存索引项使得索引更小、更快而且更适合这种用途。 让我们通过CK中的块进一步了解CK的主键
块之间的顺序: 在ClickHouse中每个granule的创建是基于插入的数据批次的。当一批数据被插入时它们会首先按照PRIMARY KEY进行排序。排序后数据会被划分为大小适中的granules。每个granule内部的数据都是有序的因此granules之间也存在一个顺序。但这并不意味着所有granules之间都有全局的严格排序因为新的插入操作可能会引入新的granules。当执行一个批量数据插入操作时数据首先被缓存并按照PRIMARY KEY排序。一旦数据达到了一定的大小或时间阈值它就会被刷入磁盘形成新的granules并进一步形成新的parts。这种批量处理方式优化了磁盘I/O操作提高了数据插入的吞吐量和整体性能。 块合并: 1. ClickHouse的合并操作基于MergeTree家族中特定的表引擎策略。通常合并操作考虑part的大小、年龄、数据的修改历史等因素。合并也有助于清除数据的过时版本因为ClickHouse支持数据的版本控制。 2. 当新数据被写入ClickHouse时它的granule形式会被立即组成一个新的part。这是一个非常快速的操作因为新写入的数据本质上已经形成了一个独立的part。所以它本身就已经是一个part并不需要额外的时间来将块转换为part。 3. 然而后台的合并操作将多个小parts合并为一个更大的part确实需要时间因为这涉及到读取、合并和写入数据。这种合并操作是为了提高存储效率、查询性能和数据压缩。但对于新写入的数据它们已经直接形成了新的part不需要等待。如图part不是无限合并的有150GB大小的限制。 MySQL的聚集索引与ClickHouse的PRIMARY KEY: MySQL中的聚集索引确实按照PRIMARY KEY来存储数据。但ClickHouse和MySQL的设计目标和使用场景有所不同。ClickHouse是为大数据分析优化的而MySQL则更倾向于在线事务处理。在MySQL中PRIMARY KEY确保了唯一性这对于事务性操作是很有价值的因为你经常需要基于唯一键来更新或删除特定的记录。而在ClickHouse中数据通常是以批次写入并追加的方式插入的而不是单行的插入、更新或删除。ClickHouse中改变PRIMARY KEY的意义是为了更好地服务于它的主要用例大数据分析。其PRIMARY KEY更多地作为一个优化查询性能的工具而不是作为一个确保数据完整性的约束。 再理解二者PK的区别
MySQL的PRIMARY KEY聚集索引和ClickHouse的PRIMARY KEY都能实现数据跳过和减少存储需求的效果但它们是为了不同的工作负载而优化的。 数据跳过MySQL的聚集索引确实允许它快速查找特定的行。但在大规模数据分析中你经常需要处理大范围的数据而不是单独的行。Mysql数据跳过过程请见文章Mysql底层执行过程及基于PK的“数据跳跃”-CSDN博客ClickHouse的PRIMARY KEY是为了这种查询模式设计的它可以让系统判断哪些数据块是与查询条件无关的从而跳过大量数据。 减少存储需求虽然MySQL的聚集索引也按PRIMARY KEY排序存储数据但由于它的行式存储模式压缩效果不及ClickHouse。ClickHouse的列式存储结合数据排序可以实现更高效的数据压缩。 可以这么理解MySQL的PRIMARY KEY是全能型设计旨在优化随机访问和事务性查询。而ClickHouse的PRIMARY KEY是专攻型设计特别优化了大数据分析的工作负载。 ClickHouse中数据写入和存储的过程 数据写入与排序当新的一批数据写入ClickHouse时它会首先按照PRIMARY KEY进行排序。 形成granules排序后的数据会被分割为大小适中的granules通常每个granule包含8192条记录或其他预设的行数。 列式存储每个granule内的数据会按列进行存储。也就是说同一个granule里一列的所有数据都连续存放在一起这对于压缩和查询效率都很有帮助。例如如果有一个表有三列A, B, 和 C则granule内的所有行的列A的数据都存储在一起紧接着是列B的数据然后是列C的数据。 granule索引对于每个granuleClickHouse存储与PRIMARY KEY列关联的最小和最大值。这些值表示了granule内数据的范围并被用作稀疏索引以帮助加速范围查询。当执行查询时通过检查每个granule的最小和最大值ClickHouse可以迅速确定哪些granules可能包含查询结果。 存储与压缩granules会被压缩后存储在磁盘上以节省存储空间。 当新数据被写入ClickHouse时它的granule形式会被立即组成一个新的part然后将多个小parts合并为一个更大的part。 总结
ClickHouse是一个高性能的分析数据库适合实时或近实时的大数据查询。如果我们的目标是进行高速分析和查询而不仅仅是数据存储和同步那么使用ClickHouse可能会有帮助。我们可以将数据从数据库同步到ClickHouse并使用ClickHouse的强大查询能力进行分析。
然而如果只需要数据存储和简单的查询功能直接使用Mysql / Hudi可能更加简洁和高效。只有需要高速、复杂的实时查询时考虑使用ClickHouse。
