初识 ClickHouse

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Jul 19, 2023
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ClickHouse
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关于 ClickHouse 的一些入门问题
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Created Time
Oct 28, 2023 01:45 PM
Updated Time
Oct 28, 2023 01:45 PM
AI summary
ClickHouse是一种高性能、高可扩展性的列式数据库，适用于海量数据的存储和分析。它具有以下优点：高性能、分布式架构、高可靠性、SQL兼容性。缺点包括：不适合在线事务处理、昂贵的存储成本和陡峭的学习曲线。MySQL是一种成熟的解决方案，适用于OLTP工作负载，易于使用，但可能会出现性能瓶颈和数据一致性问题。ClickHouse的最佳实践包括使用适当的数据分区键、压缩算法和索引类型，以及使用异步写入和连接池等技术来提高性能。
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ClickHouse 是什么？

ClickHouse 是一种开源的列式数据库管理系统，专门用于高速数据分析和数据仓库应用。它最初由俄罗斯搜索引擎公司 Yandex 开发，现在已经成为了一个开源社区项目。
ClickHouse 的主要特点是其高速的查询性能和可扩展性。它使用列式存储和高度优化的查询引擎，以实现快速的查询响应时间和高吞吐量。它还支持高度并发的数据写入操作，可用于实时流数据处理和大规模批量数据导入。
ClickHouse 还提供了各种高级功能，例如支持复杂查询、常规和自定义聚合函数、多种数据格式和压缩算法、实时复制和分布式查询等。它还可以与其他工具和平台集成，例如 Apache Kafka、Apache Spark、Presto 和 Jupyter Notebook等。

ClickHouse 有哪些适用场景？

ClickHouse 适用于许多需要高效处理大量数据的应用场景，以下是一些常见的应用场景：
  1. 日志分析：ClickHouse 可以快速地处理大量的日志数据，并提供强大的分析功能，例如关键字搜索、过滤和聚合等。
  1. 业务智能：ClickHouse 可以用于构建数据仓库和BI平台，以支持各种复杂的分析和报告需求。
  1. 实时指标跟踪：ClickHouse 可以用于实时监视和跟踪各种指标，例如网站访问量、交易量和活动用户数等。
  1. 机器学习：ClickHouse 可以用于存储和处理大量的训练数据和特征向量，以支持机器学习和深度学习算法。
  1. 金融：ClickHouse 可以用于处理金融交易数据和交易流水，以支持各种风险分析和交易报告需求。
  1. 游戏：ClickHouse 可以用于处理游戏日志、用户行为数据和游戏指标，以支持游戏运营和营销决策。
  1. 医疗保健：ClickHouse 可以用于存储和分析医疗保健数据，例如病历、药品和医疗设备数据等，以支持医疗保健决策和研究。
总之，ClickHouse 适用于需要高效处理大量数据的各种应用场景，特别是需要快速响应和高吞吐量的应用场景。

ClickHouse 和 MySQL 相比，有哪些优缺点？

ClickHouse 和 MySQL 是两种不同类型的数据库管理系统，各有其优缺点。以下是它们的主要差异和优缺点的概述：
ClickHouse 优点：
  1. 高速查询：ClickHouse 是一种面向列的数据库，可以处理大量数据，因此它非常适合大规模数据分析和 OLAP（联机分析处理）工作负载。
  1. 分布式架构：ClickHouse 可以轻松地扩展到多个节点，处理海量数据和高并发请求。
  1. 高可靠性：ClickHouse 支持数据冗余和备份，可以保证数据的完整性和可靠性。
  1. SQL 兼容性：ClickHouse 支持 SQL 查询语言，而且与标准 SQL 兼容，这使得迁移和应用开发变得更加容易。
ClickHouse 缺点：
  1. 不适合在线事务处理（OLTP）：ClickHouse 不是一个面向事务的数据库，因此它并不适合处理需要频繁修改的数据，例如订单处理等 OLTP 工作负载。
  1. 昂贵的存储成本：ClickHouse 的面向列的存储方式不适合小规模数据集，因为它需要更多的磁盘空间进行存储。
  1. 学习曲线较陡峭：由于 ClickHouse 是一种新兴的数据库技术，因此学习它的操作和架构需要一定的时间和精力。
MySQL 优点：
  1. 高度成熟的解决方案：MySQL 已经是一个成熟的解决方案，具有广泛的社区支持和大量的文档和教程。
  1. 适合 OLTP 工作负载：MySQL 是一种面向事务的数据库，因此它非常适合处理需要频繁修改的数据，例如订单处理等 OLTP 工作负载。
  1. 易于使用：MySQL 有一个简单易用的命令行界面和图形用户界面，可以让用户方便地管理和查询数据。
  1. 良好的可扩展性：MySQL 可以通过分区、复制和集群等技术来扩展和管理大规模数据。
MySQL 缺点：
  1. 性能瓶颈：MySQL 在处理海量数据和高并发请求时可能会出现性能瓶颈，这可能会导致查询延迟和响应时间变慢。
  1. 数据一致性问题：由于 MySQL 是面向事务的数据库，如果有多个事务同时修改相同的数据，可能会出现数据一致性问题。
  1. 限制性存储引擎：MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 对大规模数据集的处理能力有限，而且需要占用更多的磁盘空间。

ClickHouse 的使用方式

使用连接池

对于高并发的应用程序，使用连接池可以大幅度提高性能。在 Go 中，可以使用第三方库如 go-clickhouse/clickhouse 来实现连接池的功能。以下是一个简单的连接池示例代码：

批量插入

对于需要批量插入数据的场景，使用 ClickHouse 的批量插入功能可以大幅度提高性能。在 Go 中，可以使用 go-clickhouse/clickhouse 库的 Write 方法来实现批量插入。以下是一个简单的示例代码：

事务操作

对于需要执行一系列操作的场景，使用事务可以保证数据的一致性。在 Go 中，可以使用 go-clickhouse/clickhouse 库的事务功能来实现事务。以下是一个简单的示例代码：

一些最佳实践

使用合适的数据分区键

在 ClickHouse 中，使用适当的数据分区键可以显著提高查询性能。例如，在按时间查询时，使用时间列作为分区键可以将数据按时间分组，并提高查询效率。
以下是使用时间列作为分区键的代码示例：

使用合适的压缩算法

在 ClickHouse 中，使用适当的压缩算法可以减少数据存储空间，从而提高性能和节省存储成本。例如，LZ4 算法压缩速度快，但压缩率较低，适合用于实时数据；而 ZSTD 算法压缩率高，但压缩速度较慢，适合用于离线数据。
以下是使用 LZ4 算法进行数据压缩的代码示例：

使用适当的索引类型

在 ClickHouse 中，使用适当的索引类型可以提高查询性能。例如，使用 Bloom 索引可以极大地减少不必要的磁盘读取，从而提高查询效率。
以下是使用 Bloom 索引进行查询的代码示例：

使用异步写入

在高并发写入场景下，使用异步写入可以提高性能。以下是使用异步写入进行数据写入的 Go 语言代码示例：

使用连接池

在高并发查询场景下，使用连接池可以提高性能。以下是使用连接池进行查询的 Go 语言代码示例：

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