clickHouse相关知识详解

clickHouse介绍

大数据技术背景

2006年开源项目Hadoop的出现，标志着大数据技术普及的开始，大数据技术真正开始走向大众。Hadoop最初指代的是分布式文件系统HDFS和MapReduce计算框架，但是它一路高歌猛进，在此基础上快速发展成为一个庞大的生态(包括 Yarn，Hive，HBase，Spark等等)。虽然Hadoop生态化的属性带来了许多便利，例如分布式文件系统HDFS可以直接作为其他组件的底层存储(Hive，HBase)，生态内部的组件可以补重复造轮子，只需要相互借力，组合就能形成新的方案。但是生态化的另一面也会造成臃肿和复杂，同时随着现代化终端系统对数据的时效性和高并发的要求越来越高，Hadoop在这些情况下显得有点力不从心。
这时候一匹黑马横空出世——clickHouse。天下武功唯快不破，谈起ClickHouse，应该很多人都会很陌生。一来它是一个新生事物，听过的使用过的人非常少。二来可能没有hadoop生态那么完善和健壮，所以稳定性和功能还有所欠缺。但这些都不影响其迅速获得的良好的口碑和开挂的性能，作为特定领域的数据库，极其看好ClickHouse。下面展示了开源OLAP引擎测评报告，从中我们可以看出clickHouse的极高性能。

  • 1.单表查询性能对比：
    在这里插入图片描述

  • 2.多表关联查询性能对比:
    在这里插入图片描述
    从上面图表对比可以看出，clickHouse在性能方面都表现不俗的能力，尤其在单表查询中

什么是clickHouse

ClickHouse是一个开源列式数据库，由俄罗斯排名第一的搜索引擎公司Yandex开发，主要用于线上分析处理（OLAP）。该系统允许分析实时更新的数据，以高性能著称。clickhouse官网地址：https://clickhouse.tech

什么是DBMS呢？就是说它是一个成体系的东西，对于数据的读写、存储、查询、修改、复制、事务、效率等等方方面面都有自己的架构方法论，换句话来说，它是庞大的，完善的。说到DBMS，联想到MYSQL就对了。但是，但是，相对于hadoop的笨重，ClickHouse可以说是一个小清新了。

什么是column-oriented呢？column-oriented是相对于row-oriented来讲的。典型的行式数据库，比如mysql。相对于行式数据库，列式数据库是一列数据存储为一个小单元，需要用多少列就读取多少列的数据，那么减少了IO的数据量，自然提升了效率。

什么是OLAP呢？联机分析处理是相对于联机事务处理而言的。联机事务处理面向的是数据修订、状态改变，比如业务数据的查询、订正、变更、写入等等。联机分析处理面向的是数据分析/挖掘，需要提供多维度、灵活的、高效的检索和查阅服务，一个比较典型的应用是BI平台。

ClickHouse是俄罗斯的百度——yandex公司开发的。yandex公司在处理自己公司日常数据业务中，开发了一套数据管理系统，随后进行了开源分享。因为脱胎于实践，来源于业务+技术沉淀，因此在使用过程中会有非常多暖心的、别的数据库不具备的特点（后面会一步步介绍）。另外，搞数据效率是永恒的命题，数学和计算机这两个东西缺一不可，恰恰俄罗斯就是盛产数学家的地方，而且之前看过一个由github统计的数据显示，俄罗斯的程序员在算法方面的活跃度排名世界第一，我们有理由相信ClickHouse前途光明。

clickHouse核心特性

  • 1.完整的DBMS功能
    DDL(数据定义语言): 可以动态地创建、修改或删除数据库、表和视图，而无需重启服务
    DML(数据操作语言)：可以动态查询、插入、删除和修改数据
    权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，满足生产环境的安全要求。
    数据备份与恢复：提供了数据备份导出和导入恢复机制，满足生活环境的要求
    分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。

  • 2.列式存储与数据压缩
    列式存储和数据压缩，对于一个高性能数据库来说是必不可少的特性。一个非常流行的观点，要想数据查询变得更快，最简单有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小。而列式存储和数据压缩就可以帮助实现上述两点。列式存储和数据压缩通常是伴生的，因为一般来说列式存储是数据压缩的前提。

  • 3.向量化执行
    向量化执行，可以简单看作一项消除程序中循环的优化。其实就是并行执行，而非串行执行。为了实现向量化执行，需要利用CPU和SIMD指令。SIMD的全程是Single Instruction Multiple data，即用单条指令操作多条数据，现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式(其他的还有指令级并行和线程级并行)，它的原理和在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。

  • 4.关系模型与sql查询
    clickHouse与传统数据库一样，使用关系模型描述数据，并且完成使用SQL作为查询语句，同时clickHouse是区分大小写的

  • 5.多样化的表引擎
    最初的架构是基于MySQL实现的，所以在clickHouse设计中，能看到一些MySQL的影子，表引擎的设计就是其中之一。clickHouse共拥有合并树、内存、文件、和其他6大类20多种表引擎。其中每一种引擎都有各自的特点，适用于不同的实际业务场景。

  • 6.多线程与分布式

  • 7.多主架构

  • 8.在线查询

  • 9.数据分片与分布式查询

clickHouse适用场景

可以说clickHouse具备了人们对一款高性能的OLAP数据库的美好向往，所以它基本上能够胜任各种数据分析类的场景，并随着数据体量的增大，它的优势也会越来越明显。，非常适用于商业智能领域(也就是我们所说的BI领域)，除此之外，它也能够被广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、物联网等众多领域。

clickHouse不适用的场景

  1. 不支持事务
  2. 不擅长根据组件按行粒度进行查询(虽然支持)，所以不应该不clickHouse当做Key-Value数据库使用
  3. 不擅长按行删除数据(虽然支持)

使用clickHouse的大厂

国内有字节跳动、阿里、腾讯、新浪等一线大厂。

clickHouse安装与部署

安装部署教程详情请参考：https://www.sxy91.com/posts/clickhouse/

数据类型

作为一款分析型数据库，clickHouse提供了许多种数据类型，它们可以划分为基础数据类型、复合数据类型和特殊类型。

  • 1.基础类型
    基础类型只用数值、字符串和时间三种类型，没有Boolean类型，但可以使用整形的0或1替代
    1）Int
    clickHouse直接使用Int8、Int16、Int33、Int64，其末尾的数字整合表明了占用字节大小，8位=1字节
    2）Float
    clickHouse直接使用Float32和Float64代表单精度浮点数以及双精度浮点数
    建议尽可能以整数形式存储数据。例如，将固定精度的数字转换为整数值，如时间用毫秒为单位表示，因为浮点型进行计算时可能引起四舍五入的误差。
    select 1-0.9
┌───────minus(1, 0.9)─┐
│ 0.09999999999999998 │
└─────────────────────┘

3）Decimal
如果要求更高精度的计算，则需要使用定点数，clickHouse提供了Decimal32、Decimal64和Decimal128三种精度的定点数。可以通过两种形式声明定点：简写方式有Decimal32(S)、Decimal64(S)、Decimal128(S)三种，原生方式是Decimal(P, S)，其中：
P代表精度，决定总位数(整数部分+小数部分），取值范围是1~38；S代表规模，决定小数位数，取值范围0到p

  • 2.字符串类型
    字符串类型可以细分为String、FixedString和UUID三类
    1）String
    字符串由String定义，长度不限。因此在使用String的时候无需声明大小。它完全和传统数据库的varchar、text、clob和blob等字符一样
    2）FixString
    FixString类型与传统数据库的char类型有些相似，对于一些字符长度的场合，可以使用固定长度的字符串。定长字符串可以用FixString(N)声明，其中N表示字符长度。但与char不同的是，FixString使用null字节填充末尾字符。而char通常使用空格填充。
    3）UUID
    UUID是一种常见的主键类型，在clickHouse中直接把它作为数据类型。UUID共有32位，它的格式为8-4-4-4-12，如果一个UUID类型的字段在写入数据时没有赋值，则会依照格式使用0填充

  • 3.时间类型
    时间类型分为DateTime、DateTime64和Date三类。clickHouse目前没有时间戳类型。时间类型最高的精度是秒，即若需要处理毫秒、微秒等大于秒分辨率的时间，则只能借助UInt类型实现。
    DateTime类型包含时、分、秒信息，精确到秒，支持使用字符串形式写入
    DateTime64可以记录亚秒，在DateTime之上增加精度的设置
    Date类型不包含具体的时间信息，只精确到天，同样支持字符串形式写入

  • 复合类型
    clickHouse提供了数组、元组、枚举和嵌套四种数据类型
    1）Array
    有两种定义形式
    以最小存储代价为原则，即使用最小可表达的数据类型
    可以使用array函数来创建数组：

    array(T)

    也可以使用方括号直接创建：

    []

    示例代码：

    SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x)
SELECT
    [1, 2] AS x,
    toTypeName(x)
┌─x─────┬─toTypeName(array(1, 2))─┐
│ [1,2] │ Array(UInt8)            │
└───────┴─────────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
:) SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x)
SELECT
    [1, 2] AS x,
    toTypeName(x)
┌─x─────┬─toTypeName([1, 2])─┐
│ [1,2] │ Array(UInt8)       │
└───────┴────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

    在同一个数组中可以包含多种数据类型，例如数组[1, 2.0]是可行的，但各类型之间是必须兼容，数组[1, ‘2’]则会报错

2）Tuple
元组类型由1～n个元素组成，每个元素之间允许设置不同的数据类型，且彼此之间不要求兼容。元组同样支持类型推断，其推断依据仍然以最小存储代价为原则
Tuple(T1, T2, …)：元组，其中每个元素都有单独的类型。
创建元组的示例：

:) SELECT tuple(1,'a') AS x, toTypeName(x)
SELECT
    (1, 'a') AS x,
    toTypeName(x)
┌─x───────┬─toTypeName(tuple(1, 'a'))─┐
│ (1,'a') │ Tuple(UInt8, String)      │
└─────────┴───────────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.021 sec.

3）Enum
包括Enum8和Enum16两种枚举类型，
Key和Value是不允许重复的，要保证唯一性。其次，Key和Value的值都不能为Null，但Key允许是空字符串。
Enum 保存 ‘string’= integer 的对应关系。
Enum8 用 ‘String’= Int8 对描述。
Enum16 用 ‘String’= Int16 对描述。
用法演示：
创建一个带有一个枚举 Enum8(‘hello’ = 1, ‘world’ = 2) 类型的列：

CREATE TABLE t_enum
(
    x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog

这个 x 列只能存储类型定义中列出的值：‘hello’或’world’。如果尝试保存任何其他值，ClickHouse 抛出异常

INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello')
    
    INSERT INTO t_enum VALUES
    
    Ok.
3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
insert into t_enum values('a')
INSERT INTO t_enum VALUES
Exception on client:
Code: 49. DB::Exception: Unknown element 'a' for type Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)

从表中查询数据时，ClickHouse 从 Enum 中输出字符串值。

SELECT * FROM t_enum
┌─x─────┐
│ hello │
│ world │
│ hello │
└───────┘

如果需要看到对应行的数值，则必须将 Enum 值转换为整数类型

SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum
┌─CAST(x, 'Int8')─┐
│               1 │
│               2 │
│               1 │
└─────────────────┘

4）Nested
一种嵌套表结构。一张数据表，可以定义任意多个嵌套类型字段，但每个字段的嵌套层级只支持一级，即嵌套表内不能继续使用嵌套类型。嵌套类型本质是一种多维数组的结构。嵌套表中的每个字段都是一个数组，并且行与行之间数组的长度无须对齐。在访问嵌套类型的数据时需要使用点符号。

  • 特殊类型
    1.Nullable
    准确来说，Nullable并不能算一个独立的类型。它更像是一种辅助的修饰符，需要与基础数据类型搭配使用，示例：Nullable(String) ，但不能用于数组和元组这些复合类型，其次，应该慎用Nullable类型，包含Nullable的数据表，不然会是查询和写入性能变得很慢。因为在正常情况下，每个列字段的数据都会存储在对应的[Column].bin文件中，如果每一个列字段被Nullable类型修饰后，会额外生成一个[Column].null.bin文件专门保存它的Null值。这意味着在读取和写入数据时，需要一倍额外文件操作。
    2.Domain
    域名类型分为IPv4和IPv6两类，本质上他们是对整形和字符串的进一步封装。
    与String类型的区别：
    1）出于便捷性的考量，例如IPv4支持格式检查，格式错误的IP数据时无法被写入的
CREATE TABLE IP4_TEST(
     url String,
     ip IPv4
     ) ENGINE = Memory
INSERT INTO IP4_TEST VALUES ('www.baidu.com', '192.0.0')
code: 441. DB::Exception: Invalid IPv4 value

2）出于性能的考量，IPv4使用UInt32存储，相比String更加紧凑，占用的空间比较小，查询性能更快。IPv6类型是基于FixString(16)封装的

DDL:数据定义语言

  • 1.创建数据库
    默认的引擎, 默认操作本地或者是指定集群的数据
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] [ENGINE = engine(...)]

数据库目前一共支持5种引擎：
1）Ordinary：默认引擎，在绝大多数情况新建库都会使用默认引擎，使用时无需声明
2）Dictionary：字典引擎，此类数据库会为所有数据字典创建它们的数据表
3）Memory：内存引擎，用于存放临时数据，此类数据库的数据表只会停留在内存中，不会涉及任何磁盘操作，当服务重启后数据会被清除
4）Lazy：日志引擎，此类数据库下只能使用Log系列的表引擎
5）MySQL：MySQLyinq，此类数据库会自动拉取远端MySQL中的数据，并为它们创建MySQL表引擎的数据表。

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')

样例：

CREATE TABLE isc_adw.workflow
(

    `id` Int64,

    `name` String,

    `create_time` Nullable(DateTime),

    `update_time` Nullable(DateTime),

    `is_delete` Int8,

    `status` Int8,

    `cron` Nullable(String),

    `run_status` Int8,

    `priority` Int32,

    `start_time` Nullable(DateTime),

    `end_time` Nullable(DateTime),

    `page_config` Nullable(String),

    `trigger_type` Nullable(Int32)
)
ENGINE = MySQL('10.30.30.11:23306',
 'isc_adw',
 'workflow',
 'root',
 '123456')
  • 2.创建表
    -目前clickHouse提供了三种最基本的建表方法：
    1）常规定义法：
CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = engine

示例：

CREATE TABLE TEST_TABLE (
   id Int32,
   url String,
   eventTime DateTime
   ) ENGINE = Mermory

2）复制其他表结构

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name AS [db2.]name2 [ENGINE = engine]

示例：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS default.TEST_TABLE_1 AS default.TEST_TABLE ENGINE = TinyLog

3）通过SELECT子句建立相应的表结构

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name ENGINE = engine AS SELECT ...

示例：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS default.TEST_TABLE_1  ENGINE = TinyLog AS SELECT * FROM default.TEST_TABLE

clickHouse和大多数数据库一样，使用DESC查询可以返回数据表定义的结构，示例：

DESC default.TEST_TABLE

如果想要删除一张表，则可以使用DROP语句：

DROP TABLE default.TEST_TABLE
  • 3.表数据插入
    INSERT INTO主要用于向表中添加数据，基本格式如下：
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23)

实例：

insert into t1 values(1,'zhangsan'),(2,'lisi'),(3,'wangwu')

还可以使用select来写入数据：

INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] SELECT ...

实例：

insert into t2 select * from t3
  • 4.临时表
    ClickHouse支持具有以下特征的临时表：

1）会话结束时，包括连接断开，临时表都会消失。

2）临时表仅使用内存引擎。

3）无法为临时表指定数据库。它是在数据库外部创建的。

4）无法在所有群集服务器上通过分布式DDL查询创建临时表（通过使用ON CLUSTER）：该表仅存在于当前会话中。

5）如果一个临时表与另一个表具有相同的名称，并且查询指定表名而不指定DB，则将使用该临时表。

6）对于分布式查询处理，查询中使用的临时表将传递到远程服务器。

CREATE TEMPORARY TABLE [IF NOT EXISTS] table_name(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...)
  • 5.分区表
  • 6.视图view
    普通视图：不会存储数据，只保存了一个query，一般用作子查询，当base表删除后不可用
CREATE VIEW view_name AS SELECT * FROM default.TEST_TABLE

物化视图支持表引擎，数据的保存形式由表的引擎决定。
创建语法：

CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name]
 [ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...

创建物化视图的限制：
1.必须指定物化视图的engine 用于数据存储
2.TO [db].[table]语法的时候，不得使用POPULATE。
3.查询语句(select）可以包含下面的子句： DISTINCT, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT…
4.雾化视图的alter操作有些限制，操作起来不大方便。
5.若物化视图的定义使用了TO [db.]name 子语句，则可以将目标表的视图 卸载 DETACH 在装载 ATTACH

物化视图的数据更新:
1.物化视图创建好之后，若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新
2.POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略：
若有POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入，类似于 create table … as
若无POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据，只会在创建只有同步之后写入源表的数据.
clickhouse 官方并不推荐使用populated，因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。
3.物化视图不支持同步删除，若源表的数据不存在（删除了）则物化视图的数据仍然保留

4.物化视图是野种特殊的数据表，可以用show tables 查看

:) SHOW TABLES
┌─name  ─────────    ─ ─┐
│     .inner.view_test  │
│     .inner.view_test1 │ 
└───────              ──┘

发现物化视图也在其中，它们是使用了.inner 特殊前缀的数据表

  • 7.数据表的基本操作：
添加、删除、修改列

ALTER TABLE [db].table [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|MODIFY COLUMN ...

rename 支持*MergeTree和Distributed

rename table db.table1 to db.table2 [ON CLUSTER cluster]

truncate table db.table;不支持Distributed引擎

示例：
ALTER TABLE isc_test.edge_data ADD COLUMN column5 Nullable(Int32), MODIFY COLUMN column2 String, rename column column1 to col1
# clickhouse # hadoop # 大数据
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