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一個比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫快100-1000倍的數(shù)據(jù)庫,來看一看?

數(shù)據(jù)庫 MySQL
ClickHouse 是 Yandex(俄羅斯最大的搜索引擎)開源的一個用于實時數(shù)據(jù)分析的基于列存儲的數(shù)據(jù)庫,其處理數(shù)據(jù)的速度比傳統(tǒng)方法快 100-1000 倍。

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 ClickHouse 是 Yandex(俄羅斯最大的搜索引擎)開源的一個用于實時數(shù)據(jù)分析的基于列存儲的數(shù)據(jù)庫,其處理數(shù)據(jù)的速度比傳統(tǒng)方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超過了目前市場上可比的面向列的 DBMS,每秒鐘每臺服務(wù)器每秒處理數(shù)億至十億多行和數(shù)十千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。

一、ClickHouse 是什么?

ClickHouse:是一個用于聯(lián)機分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)。

我們首先理清一些基礎(chǔ)概念

  •  OLTP:是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,主要操作增刪改查,強調(diào)事務(wù)一致性,比如銀行系統(tǒng)、電商系統(tǒng)
  •  OLAP:是倉庫型數(shù)據(jù)庫,主要是讀取數(shù)據(jù),做復(fù)雜數(shù)據(jù)分析,側(cè)重技術(shù)決策支持,提供直觀簡單的結(jié)果

接著我們用圖示,來理解一下列式數(shù)據(jù)庫和行式數(shù)據(jù)庫區(qū)別

在傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中(MySQL、Postgres和MS SQL Server),數(shù)據(jù)按如下順序存儲:

在列式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中(ClickHouse),數(shù)據(jù)按如下的順序存儲:

兩者在存儲方式上對比:

以上是ClickHouse基本介紹,更多可以查閱官方手冊。

二、業(yè)務(wù)問題

業(yè)務(wù)端現(xiàn)有存儲在Mysql中,5000萬數(shù)據(jù)量的大表及兩個輔表,單次聯(lián)表查詢開銷在3min+,執(zhí)行效率極低。經(jīng)過索引優(yōu)化、水平分表、邏輯優(yōu)化,成效較低,因此決定借助ClickHouse來解決此問題

最終通過優(yōu)化,查詢時間降低至1s內(nèi),查詢效率提升200倍!

希望通過本文,可以幫助大家快速掌握這一利器,并能在實踐中少走彎路。

三、ClickHouse實踐

1.Mac下的Clickhouse安裝

我是通過docker安裝,查看教程。也可以下載CK編譯安裝,相對麻煩一些。

2.數(shù)據(jù)遷移:從Mysql到ClickHouse

ClickHouse支持Mysql大多數(shù)語法,遷移成本低,目前有五種遷移方案:

  •  create table engin mysql,映射方案數(shù)據(jù)還是在Mysql
  •  insert into select from,先建表,在導入
  •  create table as select from,建表同時導入
  •  csv離線導入
  •  streamsets

選擇第三種方案做數(shù)據(jù)遷移: 

  1. CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')  

3.性能測試對比

類型 數(shù)據(jù)量 表大小 查詢速度
Mysql 5000萬 10G 205s
ClickHouse 5000萬 600MB 1s內(nèi)

4.數(shù)據(jù)同步方案

1)臨時表

新建temp中間表,將Mysql數(shù)據(jù)全量同步到ClickHouse內(nèi)temp表,再替換原ClickHouse中的表,適用數(shù)據(jù)量適度,增量和變量頻繁的場景

2)synch

開源的同步軟件推薦:synch 原理是通過Mysql的binlog日志,獲取sql語句,再通過消息隊列消費task

5.ClickHouse為什么快?

  •  只需要讀取要計算的列數(shù)據(jù),而非行式的整行數(shù)據(jù)讀取,降低IO cost
  •  同列同類型,有十倍壓縮提升,進一步降低IO
  •  clickhouse根據(jù)不同存儲場景,做個性化搜索算法

四、遇到的坑

1.ClickHouse與mysql數(shù)據(jù)類型差異性

用Mysql的語句查詢,發(fā)現(xiàn)報錯:

解決方案:LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id),中轉(zhuǎn)一下,統(tǒng)一無符號類型關(guān)聯(lián)

2.刪除或更新是異步執(zhí)行,只保證最終一致性

查詢CK手冊發(fā)現(xiàn),即便對數(shù)據(jù)一致性支持最好的Mergetree,也只是保證最終一致性:

如果對數(shù)據(jù)一致性要求較高,推薦大家做全量同步來解決

五、總結(jié)

通過ClickHouse實踐,完美的解決了Mysql查詢瓶頸,20億行以下數(shù)據(jù)量級查詢,90%都可以在1s內(nèi)給到結(jié)果,隨著數(shù)據(jù)量增加,ClickHouse同樣也支持集群,大家如果感興趣,可以積極嘗試 : ) 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: ITPUB
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