01.ClickHouse介绍

Leefs 2022-04-26 AM 1336℃ 0条

[TOC]

### 一、概述

ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），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。

### 二、ClickHouse的特点

#### 2.1 列式存储

以下面的表为例：

| ID   | Name | Age  |
| ---- | ---- | ---- |
| 1    | 张三 | 18   |
| 2    | 李四 | 22   |
| 3    | 王五 | 34   |

**（1）采用行式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：**

![01.ClickHouse介绍01.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/04/1386641598.jpg)

好处是想查某个人所有的属性时，可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想 查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。

**（2）采用列式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：**

![01.ClickHouse介绍02.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/04/2690217926.jpg)

这时想查所有人的年龄只需把年龄那一列拿出来就可以了。

**（3）列式储存的好处**

+ 对于列的聚合，计数，求和等统计操作优于行式存储。
+ 由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重。
+ 由于数据压缩比更好，一方面节省了磁盘空间，另一方面对于 cache 也有了更大的发挥空间。

### 三、DBMS的功能

几乎覆盖了标准 SQL 的大部分语法，包括 DDL 和 DML，以及配套的各种函数，用户管理及权限管理，数据的备份与恢复。

### 四、高吞吐写入能力

ClickHouse 采用类 **LSM Tree**的结构，数据写入后定期在后台 Compaction。通过类 LSM tree 的结构，ClickHouse 在数据导入时全部是顺序 append 写，写入后数据段不可更改，在后台 compaction 时也是多个段 merge sort 后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力，即便在 HDD 上也有着优异的写入性能。

官方公开 benchmark 测试显示能够达到 50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行 100Byte 估算，大约相当于 50W-200W 条/s 的写入速度。

### 五、数据分区与线程级并行

ClickHouse 将数据划分为多个 partition，每个 partition 再进一步划分为多个 index  granularity(索引粒度)，然后通过多个 CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。 在这种设计下，**单条 Query 就能利用整机所有 CPU**。极致的并行处理能力，极大的降低了查询延时。

所以，ClickHouse 即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多 cpu，就不利于同时并发多条查询。所以对于高 qps 的查询业务， ClickHouse 并不是强项。

### 六、性能对别

某网站精华帖，中对几款数据库做了性能对比。

**（1）单表查询**

![01.ClickHouse介绍03.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/04/704781134.jpg)

**（2）关联查询**

![01.ClickHouse介绍04.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/04/3098591792.jpg)

结论: ClickHouse 像很多 OLAP 数据库一样，单表查询速度优于关联查询，而且 ClickHouse 的两者差距更为明显。

*附参考原文：*

*《尚硅谷大数据技术之ClickHouse》*

标签: ClickHouse

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