一、ClickHouse 是什么？

二、業務問題

三、ClickHouse實踐

四、遇到的坑

五、總結

一、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：

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在列式數據庫系統中(ClickHouse)，數據按如下的順序存儲：

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兩者在存儲方式上對比：

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以上是ClickHouse基本介紹，更多可以查閱官方手冊

二、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。

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

選擇第三種方案做數據遷移：

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draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">類型數據量表大小查詢速度

4.數據同步方案

臨時表

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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

synch

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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

四、遇到的坑

1.ClickHouse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：

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如果對數據一致性要求較高，推薦大家做全量同步來解決

五、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 : )

總結

以上是生活随笔為你收集整理的什么数据库比mysql效率高_牛x！一款比传统数据库快 100-1000 倍的数据库，来认识一下？...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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