一、ClickHouse 是什么？

ClickHouse：是一个用于联机剖析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)

咱们首先理清一些根底概念

  • OLTP：是传统的关系型数据库，次要操作增删改查，强调事务一致性，比方银行零碎、电商零碎
  • OLAP：是仓库型数据库，次要是读取数据，做简单数据分析，偏重技术决策反对，提供直观简略的后果

接着咱们用图示，来了解一下列式数据库和行式数据库区别:

在传统的行式数据库系统中（MySQL、Postgres和MS SQL Server），数据按如下顺序存储：

在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按如下的顺序存储：

两者在存储形式上比照：

以上是ClickHouse根本介绍，更多能够查阅官网手册

二、业务问题

业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的大表及两个辅表，单次联表查问开销在3min+，执行效率极低。通过索引优化、程度分表、逻辑优化，功效较低，因而决定借助ClickHouse来解决此问题。

最终通过优化，查问工夫升高至1s内，查问效率晋升200倍！

心愿通过本文，能够帮忙大家疾速把握这一利器，并能在实践中少走弯路。

三、ClickHouse实际

1.Mac下的Clickhouse装置

我是通过docker装置，也能够下载CK编译装置，绝对麻烦一些。

2.数据迁徙：从Mysql到ClickHouse

ClickHouse反对Mysql大多数语法，迁徙成本低，目前有五种迁徙计划：

  • create table engin mysql，映射计划数据还是在Mysql
  • insert into select from，先建表，在导入
  • create table as select from，建表同时导入
  • csv离线导入
  • streamsets

抉择第三种计划做数据迁徙：

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

3.性能测试比照

4.数据同步计划

长期表

图片起源：携程新建temp两头表，将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表，再替换原ClickHouse中的表，实用数据量适度，增量和变量频繁的场景

synch

开源的同步软件举荐：synch,原理是通过Mysql的binlog日志，获取sql语句，再通过音讯队列生产task

5.ClickHouse为什么快？

  • 只须要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，升高IO cost
  • 同列同类型，有十倍压缩晋升，进一步升高IO
  • clickhouse依据不同存储场景，做个性化搜索算法

四、遇到的坑

1.ClickHouse与mysql数据类型差异性

用Mysql的语句查问，发现报错：

解决方案：LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id)，直达一下，对立无符号类型关联

2.删除或更新是异步执行，只保障最终一致性

查问CK手册发现，即使对数据一致性反对最好的Mergetree，也只是保障最终一致性：

如果对数据一致性要求较高，举荐大家做全量同步来解决

五、总结

通过ClickHouse实际，完满的解决了Mysql查问瓶颈，20亿行以下数据量级查问，90%都能够在1s内给到后果，随着数据量减少，ClickHouse同样也反对集群，大家如果感兴趣，能够踊跃尝试 : )

作者：起个帅的名

链接：https://juejin.im/post/686328...