ClickHouse入门

ClickHouse笔记

介绍

ClickHouse是一个快速、可扩展、分布式的列式数据库管理系统，旨在处理大规模数据集。它具有快速的数据插入、高性能的查询和支持实时数据更新等特点，非常适用于OLAP场景。ClickHouse已经被广泛应用于各种数据分析场景，如日志分析、BI分析、时序数据分析等。

安装

手动安装

ClickHouse支持在Linux、MacOS和Windows上安装。手动安装ClickHouse的具体步骤如下：

下载并安装ClickHouse软件包，下载地址为：https://clickhouse.tech/docs/en/getting-started/install/
解压ClickHouse软件包，进入解压后的目录。

启动ClickHouse服务：

sudo /etc/init.d/clickhouse-server start

测试ClickHouse服务是否正常运行：
```
clickhouse-client --version
```

Docker部署

ClickHouse也支持在Docker容器中运行。Docker部署ClickHouse的具体步骤如下：

拉取ClickHouse镜像：
```
docker pull yandex/clickhouse-server
```

运行ClickHouse容器：

docker run -d --name clickhouse-server -p 8123:8123 yandex/clickhouse-server

测试ClickHouse服务是否正常运行：

docker exec -it clickhouse-server clickhouse-client --version

核心概念和组成部分

核心概念

表（Table）： ClickHouse中的最基本的数据结构，数据存储在表中。表可以包含多个列。
列（Column）：表中的一个字段，数据以列的形式进行存储和查询。
分区（Partition）：对表中的数据进行逻辑分组，便于数据的查询和管理。
索引（Index）：用于加速数据查询的数据结构，支持多种类型的索引。
引擎（Engine）：ClickHouse支持多种数据存储引擎，每种引擎都有自己的优点和适用场景。
查询（Query）：使用SQL语言进行数据查询和分析。

组成部分

ClickHouse Server： ClickHouse服务端程序，负责处理客户端的请求，并进行数据的存储和查询。
ClickHouse Client： ClickHouse客户端程序，用于与ClickHouse Server进行交互，发送查询请求和接收查询结果。
ClickHouse Web：ClickHouse的Web管理界面，提供了可视化的管理工具，便于用户进行数据管理和查询。

常见操作

创建表

-- 创建一个名为my_table的表，包含id、name、date三个字段
CREATE TABLE my_table (
    id UInt32,
    name String,
    date Date
)
-- 使用ReplicatedReplacingMergeTree引擎进行数据存储，使用id字段进行分区，每个分区包含30天的数据
ENGINE = ReplicatedReplacingMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/my_table', '{replica}', id, date, 30)
-- 配置数据存储策略，每隔一段时间进行数据合并操作
SETTINGS storage_policy = 'merge(86400)';

插入数据

INSERT INTO my_table (id, name, date) VALUES (1, 'Alice', '2022-01-15')

查询数据

SELECT * FROM my_table WHERE date >= '2022-01-01' AND date <= '2022-03-31'

更新数据

ALTER TABLE my_table UPDATE name = 'Bob' WHERE id = 1

删除数据

ALTER TABLE my_table DELETE WHERE id = 1

Java使用

ClickHouse提供了Java客户端，可以在Java应用程序中使用。具体使用方法如下：

添加ClickHouse Java客户端依赖：

<dependency>
    <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.3.0</version>
</dependency>

在Java应用程序中创建ClickHouse连接：

import java.sql.*;
import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver;

Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default");

使用Java应用程序进行数据操作：

Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM my_table");

while (rs.next()) {
    int id = rs.getInt("id");
    String name = rs.getString("name");
    Date date = rs.getDate("date");
}

rs.close();
stmt.close();
conn.close();

常见问题和解决方案

ClickHouse查询缓慢的问题

问题描述：在查询大量数据时，ClickHouse的查询速度变慢，甚至超时。
解决方案：可以尝试优化查询语句，使用合适的索引和分区策略，避免全表扫描。另外，还可以调整ClickHouse的配置参数，如max_threads、max_block_size等，提高查询性能。

ClickHouse数据丢失的问题

问题描述：在进行数据插入、更新等操作时，有时会出现数据丢失的情况。
解决方案：可以尝试检查数据表的配置和引擎类型，如是否开启了数据持久化、是否开启了WAL等。另外，还可以使用ClickHouse提供的一些数据备份和恢复工具，如clickhouse-backup、clickhouse-restore等。

优化方案

ClickHouse的高性能和快速查询主要得益于以下几个方面：

列式存储： ClickHouse采用列式存储结构，将数据按列进行存储，可以减少IO操作和提高数据压缩比，从而提升数据查询性能。
数据分区： ClickHouse支持数据分区，将表中的数据逻辑上进行分组，可以使得查询的数据范围更加精确，减少不必要的IO操作。
数据压缩： ClickHouse支持多种数据压缩算法，如LZ4、ZSTD等，可以在不影响查询性能的情况下减少数据存储占用空间。
数据索引： ClickHouse支持多种索引类型，如Bloom Filter、Bitmap等，可以加速数据查询。
数据缓存： ClickHouse使用内存映射文件缓存数据，提高数据查询效率。
多线程查询： ClickHouse使用多线程进行数据查询，可以充分利用多核CPU的性能。

除了上述优化方案，还有以下一些优化建议：

合理选择数据类型：在创建表时，选择合适的数据类型可以减少数据存储空间和提高查询性能。例如，对于整数类型的数据，应该选择Int8、Int16等最小的整数类型，而对于小数类型的数据，应该选择Float32、Float64等最小的浮点类型。
避免过度分区：虽然数据分区可以加速查询，但是过度分区会导致分区文件数量过多，影响查询性能。因此，在进行数据分区时，应该根据实际情况进行分区，避免过度分区。
避免频繁插入：ClickHouse适合进行批量插入，如果频繁插入数据，会导致数据不断被写入磁盘，影响查询性能。因此，在进行数据插入时，应该采用批量插入的方式，减少IO操作。
避免使用不必要的函数：ClickHouse支持多种内置函数，但是使用不必要的函数会影响查询性能。因此，在进行数据查询时，应该尽可能避免使用不必要的函数。

总结

ClickHouse是一个快速、可扩展、分布式的列式数据库管理系统，适用于大规模数据集的存储和查询。在使用ClickHouse时，我们需要了解其核心概念和组成部分，熟悉常见操作和优化方案，才能更好地发挥其性能和效率。

posted @ 2022-01-12 17:40 runrab 阅读(114) 评论(0) 收藏举报

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