查询速度提升200倍,ClickHouse到底有多快?
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來源:r6a.cn/a8UZ
ClickHouse 是 Yandex(俄羅斯最大的搜索引擎)開源的一個用于實時數據分析的基于列存儲的數據庫,其處理數據的速度比傳統方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超過了目前市場上可比的面向列的 DBMS,每秒鐘每臺服務器每秒處理數億至十億多行和數十千兆字節的數據。
ClickHouse 是什么?
ClickHouse 是一個用于聯機分析(OLAP)的列式數據庫管理系統(DBMS)。
我們首先理清一些基礎概念:
OLTP:是傳統的關系型數據庫,主要操作增刪改查,強調事務一致性,比如銀行系統、電商系統。
OLAP:是倉庫型數據庫,主要是讀取數據,做復雜數據分析,側重技術決策支持,提供直觀簡單的結果。
接著我們用圖示,來理解一下列式數據庫和行式數據庫區別,在傳統的行式數據庫系統中(MySQL、Postgres 和 MS SQL Server),數據按如下順序存儲:
在列式數據庫系統中(ClickHouse),數據按如下的順序存儲:
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:
https://clickhouse.tech/docs/zh/業務問題
業務端現有存儲在 MySQL 中,5000 萬數據量的大表及兩個輔表,單次聯表查詢開銷在 3min+,執行效率極低。
經過索引優化、水平分表、邏輯優化,成效較低,因此決定借助 ClickHouse 來解決此問題。
最終通過優化,查詢時間降低至 1s 內,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。
ClickHouse 實踐
①Mac 下的 Clickhouse 安裝
我是通過 Docker 安裝,也可以下載 CK 編譯安裝,相對麻煩一些。參考鏈接:
②數據遷移:從 MySQL 到 ClickHouse
ClickHouse 支持 MySQL 大多數語法,遷移成本低,目前有五種遷移方案:
create table engin mysql,映射方案數據還是在 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。
參考鏈接:
選擇第三種方案做數據遷移:
③性能測試對比
性能測試對比如下圖:
④數據同步方案
臨時表如下:
圖片來源:攜程
新建 Temp 中間表,將 MySQL 數據全量同步到 ClickHouse 內 Temp 表,再替換原 ClickHouse 中的表,適用數據量適度,增量和變量頻繁的場景。
開源的同步軟件推薦 Synch,如下圖:
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。
⑤ClickHouse 為什么快?
有如下幾點:
只需要讀取要計算的列數據,而非行式的整行數據讀取,降低 IO cost。
同列同類型,有十倍壓縮提升,進一步降低 IO。
Clickhouse 根據不同存儲場景,做個性化搜索算法。
遇到的坑
①ClickHouse 與 MySQL 數據類型差異性
用 MySQL 的語句查詢,發現報錯:
解決方案:LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id),中轉一下,統一無符號類型關聯
②刪除或更新是異步執行,只保證最終一致性
查詢 CK 手冊發現,即便對數據一致性支持最好的 Mergetree,也只是保證最終一致性:
如果對數據一致性要求較高,推薦大家做全量同步來解決。
總結
通過 ClickHouse 實踐,完美的解決了 MySQL 查詢瓶頸,20 億行以下數據量級查詢,90% 都可以在 1s 內給到結果,隨著數據量增加,ClickHouse 同樣也支持集群,大家如果感興趣,可以積極嘗試!
參考資料:
ClickHouse官方手冊 CK
ClickHouse在攜程酒店應用 蔡岳毅
ClickHouse引擎怎么選 Roin123
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點個贊+在看,少個 bug?????
總結
以上是生活随笔為你收集整理的查询速度提升200倍,ClickHouse到底有多快?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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