ClickHouse是一个高效的开源联机剖析列式数据库管理系统，由俄罗斯IT公司Yandex开发的，并于2016年6月发表开源。本次文章将具体解读京东城市时空数据引擎JUST（https://just.urban-computing.cn/）是如何应用ClickHouse实现时序数据管理和开掘的。

1，时序数据简介

时序数据全称是工夫序列（TimeSeries）数据，是依照工夫顺序索引的一系列数据点。最常见的是在间断的等工夫间隔时间点上获取的序列，因而，它是一系列离散数据[1]。

时序数据简直无处不在，在目前单向的工夫流中，人的脉搏、空气的湿度、股票的价格等都随着工夫的流逝一直变动。时序数据是数据的一种，因为它显著而有价值的特点，成为咱们特地剖析的对象。

将时序数据能够建模为如下局部组成：

  • Metric：度量的数据集，相似于关系型数据库中的 table，是固定属性，个别不随工夫而变动
  • Timestamp：工夫戳，表征采集到数据的工夫点
  • Tags：维度列，用于形容Metric，代表数据的归属、属性，表明是哪个设施/模块产生的，个别不随着工夫变动
  • Field/Value：指标列，代表数据的测量值，能够是单值也能够是多值

一个具体的多值模型时序数据案例如表1所示：

表1 时序数据案例

2，时序数据管理概述

  1. 时序数据管理的流程

所有数据的实质都是为价值服务的，获取价值的这个过程就是数据管理与剖析。从技术上来说，任何数据从产生到灭亡都会经验如图1所示的过程。

图1 数据生命周期

时序数据也不例外，只是每个局部的解决不同。

（1）数据采集。同一个场景下时序数据产生的频率个别恒定，但在不同场景下采集数据的频率是变动的，每秒一千条和每秒一千万条数据应用的技术是齐全不同的。所以，数据采集要思考的次要是频率和并发。

（2）数据存储。数据存储是为了查问和剖析服务的。以什么格局存储、建什么索引、存储数据量大小、存储时长是时序数据存储要思考的，个别时序数据写多读少，数据具备时效性，所以存储时能够思考冷热存储拆散。

（3）数据查问和剖析。时序数据的查问也具备显著特点，个别会依照工夫范畴读取，最近的数据读取频率高，并且依照不同的工夫粒度做聚合查问，比方统计最近一周每天的数据量。

剖析是依赖于查问的，时序数据的剖析通常是多维的，比方网页点击流量、从哪个网站、来自哪个IP、点击频率等维度泛滥，取决于具体场景。而时序数据也非常适合数据挖掘，利用历史预测将来。

（4）数据删除。这里的删除并不是针对单条数据的，而是对特定工夫范畴内的批量数据进行过期解决。因为时序数据具备时效性，历史数据通常不再具备价值，不论是定时删除还是手动删除，都代表着其短暂的生命周期的完结。

2. 时序数据管理系统指标

依据时序数据的特点和场景，咱们须要一个能满足以下指标的时序数据管理平台：

  • 高吞吐写入：千万、上亿数据的秒级实时写入 & 继续高并发写入；
  • 无更新操作：数据大多表征设施状态，写入后无需更新；
  • 海量数据存储：从TB到PB级；
  • 高效实时的查问：按不同维度对指标进行统计分析，存在显著的冷热数据，个别只会频繁查问近期数据；
  • 高可用；
  • 可扩展性；
  • 易于应用；
  • 易于保护；

3. 技术选型

说到数据库，大家第一个想到的必定是MySQL、Oracle等传统的曾经存在很多年的关系型数据库。当然关系模型仍然无效且实用。对于小数据量（几百万到几千万），MySQL是能够搞定的，再大一些就须要分库分表解决了。对时序数据个别依照工夫分表，然而这对外部额定设计和运维的工作提出了高要求。显然，这不能满足大数据场景，所以简直没有人抉择这种计划。

纵观db-engine上排名前十的时序数据库[2]，排除商用的，剩下开源的抉择并不多。接下来介绍几款比拟风行的时序数据库。

图2 db-engine时序数据库排名

（1）OpenTSDB。OpenTSDB开源快10年了，属于晚期的解决方案。因为其基于Hadoop和HBase开发的索引，所以具备海量数据的存储能力，也号称每秒百万级别的写入速度。但同样因为其依赖的Hadoop生态太重, 运维老本很高，不够简洁与轻量；另一个毛病就是它基于HBase的key-value存储形式，对于聚合查问并不敌对高效，HBase存在的问题也会体现进去。

图3 OpenTSDB用户界面

（2）InfluxDB。InfluxDB能够说是时序行业的榜样了，其曾经倒退成为一个平台，包含了时序数据应有的所有：从数据存储到界面展现。然而，InfluxDB尽管开源了其外围代码，但重要的集群性能只有企业版才提供[3], 而企业版并不是收费的。很多大公司要么间接应用，要么本人开发集群性能。

图4 InfluxDB各版本反对的性能

（3）TDengine。TDengine是涛思团队开发的一个高效存储、查问和剖析时序大数据的平台，其创始人陶建辉年近5旬，仍然开发出了这个数据库。

TDengine的定位是物联网、车联网、运维监测等时序数据，其设计也是专门针对每个设施。每个采集点一张表，比方空气监测站有1000万个，那么就建1000万个表，为了对多个采集点聚合查问，又提出了超表的概念，将同类型的采集点表通过标签辨别，构造一样。这种设计的确十分有针对性，尽管限度了范畴，但极大进步了效率，依据其官网的测试报告[4], 其聚合查问速度是InfluxDB的上百倍，CPU、内存和硬盘耗费却更少。

图5 涛思团队给出的不同时序数据库性能比照

TDengine无疑是时序数据库的一朵奇葩，加上在不久前开源了其集群性能[5]，受到了更多用户青眼。当咱们选型时其还没有开源集群性能，后续也会纳入察看之中。

（4）ClickHouse。ClickHouse（之后简称CK）是一个开源的大数据分析数据库，也是一个残缺的DBMS。CK无疑是OLAP数据库的一匹黑马，开源不到4年，GitHub上的star数曾经超过12k（InfluxDB也不过19k+），而它们的fork数却相差不大。

CK是俄罗斯的搜索引擎公司yandex开源的，最后是为了剖析网页点击的流量，所以叫Click，迭代速度很快，每个月一版，开发者500+，很多都是开源共享者，社区十分沉闷。

CK是一个通用的剖析数据库，并不是为时序数据设计的，但只有应用切当，仍然能施展出其弱小的性能。

3，CK原理介绍

要利用CK的劣势，首先得晓得它有哪些劣势，而后了解其外围原理。依据咱们的测试后果，对于27个字段的表，单个实例每秒写入速度靠近200MB，超过400万条数据/s。因为数据是随机生成的，对压缩并不敌对。

而对于查问，在可能利用索引的状况下，不同量级下（百万、千万、亿级）都能在毫秒级返回。对于极限状况：对多个没有索引的字段做聚合查问，也就是全表扫描时，也能达到400万条/s的聚合速度。

1. CK为什么快？

能够归结为抉择和细节，抉择决定方向，细节决定成败。

CK抉择最优的算法，比方列式压缩的LZ4[6]；抉择着眼硬件，充分利用CPU和分级缓存；针对不同场景不同解决，比方SIMD利用于文本和数据过滤；CK的继续迭代十分快，不仅能够迅速修复bug，也能很快纳入新的优良算法。

2. CK根底

（1）CK是一个纯列式存储的数据库，一个列就是硬盘上的一个或多个文件（多个分区有多个文件），对于列式存储这里就不开展了，总之列存对于剖析来讲益处更大，因为每个列独自存储，所以每一列数据能够压缩，不仅节俭了硬盘，还能够升高磁盘IO。

（2）CK是多核并行处理的，为了充分利用CPU资源，多线程和多核必不可少，同时向量化执行也会大幅提高速度。

（3）提供SQL查问接口，CK的客户端连贯形式分为HTTP和TCP，TCP更加底层和高效，HTTP更容易应用和扩大，一般来说HTTP足矣，社区曾经有很多各种语言的连贯客户端。

（4）CK不反对事务，大数据场景下对事务的要求没这么高。

（5）不倡议按行更新和删除，CK的删除操作也会转化为减少操作，粒度太低重大影响效率。

3. CK集群

生产环境中通常是应用集群部署，CK的集群与Hadoop等集群略微有些不一样。如图6所示，CK集群共蕴含以下几个要害概念。

图6 CK集群示例

（1）CK实例。能够一台主机上起多个CK实例，端口不同即可，也能够一台主机一个CK实例。

（2）分片。数据的程度划分，例如随机划分时，图5中每个分片各有大概一半数据。

（3）正本。数据的冗余备份，同时也可作为查问节点。多个正本同时提供数据查问服务，可能放慢数据的查问效率，进步并发度。图5中CK实例1和示例3存储了雷同数据。

（4）多主集群模式。CK的每个实例都能够叫做正本，每个实体都能够提供查问，不辨别主从，只是在写入数据时会在每个分片里长期选一个主正本，来提供数据同步服务，具体见下文中的写入过程。

4. CK分布式引擎

要实现分片的性能，须要分布式引擎。在集群状况下，CK里的表分为本地表和分布式表，上面的两条语句可能创立一个分布式表。留神，分布式表是一个逻辑表，映射到多个本地表。

create table t_local on cluster shard2_replica2_cluster(t Datetime, id UInt64)  ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/t_local','{replica}')PARTITION BY toYYYYMM(t)ORDER BY idcreate table t on cluster shard2_replica2_cluster  (t Datetime, id UInt64) ENGINE=Distributed(shard2_replica2_cluster,default,t_local,id)

这里的t_local就是本地表，t就是分布式表。ReplicatedMergeTree是实现正本同步的引擎，参数能够先疏忽。Distributed引擎就是分布式引擎，参数别离为：集群名，数据库名，本地表名，分片键（能够指定为rand()随机数）。

分布式引擎在写入和查问过程中都充当着重要的角色，具体过程见上面。

5. CK写入过程

依据应用的表引擎不同，写入过程是不同的，上文的建表形式是比拟惯例的做法，依照下面的建表语句，须要同时开启外部复制项。

<shard2_replica2_cluster>       <shard>               <weight>1</weight>               <internal_replication>true</internal_replication>               <replica>                        …               </replica>               <replica>                        …                </replica>       </shard>

写入2条数据：insert into t values(now(), 1), (now(),2)，如图7所示，写入过程分为2步：分布式写入和正本同步。

图7 CK写入过程

（1）分布式写入

1）客户端会抉择集群里一个正本建设连贯，这里是实例1。写入的所有数据先在实例1实现写入，依据分片规定，属于01分片的写入实例1本地，属于02分片的先写入一个长期目录，而后向实例2（shard02的主正本）建设连贯，发送数据到实例2。

2）实例2接管到数据，写入本地分区。

3）实例1返回写入胜利给客户端（每个分片写入一个正本即可返回，能够配置）。

（2）正本同步

同步的过程是须要用到ZK的，下面建表语句的ReplicatedMergeTree第一个参数就是ZK上的门路。创立表的时候会有一个正本选举过程，个别先起的会成为主正本，正本的节点信息会注册到ZK，ZK的作用只是用来保护正本和工作元数据以及分布式通信，并不传输数据。正本一旦注册胜利，就开始监听/log下的日志了，当正本上线，执行插入时会通过以下过程：

1）实例1在写入本地分区数据后，会发送操作日志到ZK的/log下，带上分区名称和源主机（实例1的主机）。

2）01分区的其余正本，这里就实例3，监听到日志的变动，拉取日志，创立工作，放入ZK上的执行队列/queue（这里都是异步进行），而后再依据队列执行工作。

3）执行工作的过程为：抉择一个正本（数据量最全且队列工作起码的正本），建设到该正本（实例1）的连贯，拉取数据。

留神，应用正本引擎却不开启外部复制是不明智的做法，因为数据会反复写，尽管数据校验能够保证数据不反复，但减少了无畏的开销。

6. CK查问过程

查问的是分布式表，但要定位到理论的本地表，也就是正本的抉择，这里有几种抉择算法，默认采纳随机抉择。响应客户端查问申请的只会有一个正本，然而执行过程可能波及多个正本。比方：select count(*) from t。因为数据是散布在2个分片的，只查一个正本不能失去全副后果。

图8 CK多实例查问过程

7. CK中重要的索引引擎

CK外围的引擎就是MergeTree，在此之上产生了很多附加引擎，上面介绍几种比拟罕用的。

（1）ReplacingMergeTree。为了解决MergeTree主键能够反复的特点，能够应用ReplacingMergeTree，但也只是肯定水平上不反复：仅仅在一个分区内不反复。应用形式参考：https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree/

（2）SummingMergeTree。对于确定的group by + sum查问，若比拟耗时，那么能够建SummingMergeTree, 依照order by的字段进行聚合或自定义聚合字段，其余字段求和。

（3）AggregatingMergeTree。聚合显然是剖析查问的重点，个别应用聚合MergeTree都会联合物化视图，在插入数据时主动同步到物化视图里，这样间接查问物化视图中聚合的后果即可。

（4）ReplicatedXXXMergeTree。在所有引擎前加一个Replicated前缀，将引擎降级为反对正本性能。

（5）物化视图。物化视图就是将视图SQL查问的后果存在一张表里，CK里非凡的一点是：只有insert的数据能力进入触发视图查问，进入视图表，分布式状况下同步过来的数据是不会被触发的，为了在分布式下应用物化视图，能够将物化视图所依赖的表指定为分布式表。

4，CK与时序的联合

在理解了CK的基本原理后，咱们看看其在时序数据方面的解决能力。

（1）工夫：工夫是必不可少的，依照工夫分区可能大幅升高数据扫描范畴；

（2）过滤：对条件的过滤个别基于某些列，对于列式存储来说劣势显著；

（3）降采样：对于时序来说十分重要的性能，能够通过聚合实现，CK自带工夫各个粒度的工夫转换函数以及弱小的聚合能力，能够满足要求；

（4）剖析开掘：能够开发扩大的函数来反对。

另外CK作为一个大数据系统，也满足以下根底要求：

（1）高吞吐写入；

（2）海量数据存储：冷热备份，TTL；

（3）高效实时的查问；

（4）高可用；

（5）可扩展性：能够实现自定义开发；

（6）易于应用：提供了JDBC和HTTP接口；

（7）易于保护：数据迁徙不便，复原容易，后续可能会将依赖的ZK去掉，内置分布式性能。

因而，CK能够很不便的实现一个高性能、高可用的时序数据管理和剖析零碎。上面是关键点的具体介绍。

1. 时序索引与分区

时序查问场景会有很多聚合查问，对于特定场景，如果应用的十分频繁且数据量十分大，咱们能够采纳物化视图进行预聚合，而后查问物化视图。然而，对于一个通用的剖析平台，查问条件能够随便扭转的状况下，应用物化视图的开销就太大了，因而咱们目前并没有采纳物化视图的形式，而是采纳原始的表。物化视图的计划后续将会进一步验证。

上面给出的是JUST建时序表的语法格局：第一个括号为TAG字段，第二个括号为VALUE字段（必须是数值型），大括号是对底层存储的非凡配置，这里次要是CK的索引和参数。除了用户指定的字段外，还有一个隐含的time字段，专为时序保留。

create table my_ts_table as ts (    tag1 string,    tag2 String [:primarykey][:comment=’形容’])(    value1 double,    value2 double)

在JUST底层，对应了CK的2张表（一张本地表，一张分布式表），默认会依据time分区和排序，如上面的一个例子：

create table my_ts_table as ts (    tag1 string,    tag2 String [:primarykey][:comment=’形容’])(    value1 double,    value2 double)

理论对应的CK建表语句为：

CREATE TABLE just.username_dbname_airquality_local(    `id` Int32,    `oid`Int32,    `name`String,    `city`String,    `time`DateTime,    `PM10`Float64,    `PM25`Float64)ENGINE =ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/24518511-2939-489b-94a8-0567384d927d','{replica}')ORDER BY (time)SETTINGS index_granularity = 8192PARTITION BY toYYYYMM(time)CREATE TABLE just.wangpeng417_test_airquality(    `id` Int32,    `oid`Int32,    `name`String,    `city`String,    `time`DateTime,    `PM10`Float64,    `PM25`Float64)ENGINE = Distributed('just_default', 'just', ' username_dbname_airquality_local',rand())

这样保障在应用工夫范畴查问时能够利用到索引，如果还有其余依照TAG的查问条件，还能够自定义索引和排序字段[LL1] （CK规定索引字段肯定是排序字段的前缀）。

在不同场景下，还是须要依据数据量和数据特点来抉择索引分区和索引粒度。依据试验测试，如果在咱们环境里CK每秒能够扫描1GB数据量，再乘以1-10倍的压缩比，那么一个分区的数据量应该大于千万到亿级别能够保障较优的速度，CK自身是多线程查问的，能够保障同时对每个分区查问的隔离性。然而依据查问的场景，比方最多查到一个月，但大部分状况都是查一周，那么分区准确到周可能更好，这是个综合衡量的过程。

2. 部署与高可用

在JUST中，高可扩展性和高可用性是咱们的谋求。为实现高可扩展性，咱们对数据进行程度分片；为了实现高可用性，咱们对每个分片存储至多两个正本。

对于集群部署，最小化的状况是2台机器，这会产生2种状况1）穿插正本；2）一主一备；如图9所示：

图9 两种正本的情景

这两种计划对查问和写入影响的试验后果如图10所示:

图10 两种正本的写入和查问后果比照

试验结果表明：写入速度（横坐标为写入示例数，纵坐标为速度MB/s）在达到极限时是差不多的，而查问性能（横坐标为SQL编号,SQL语句见附录1，纵坐标为耗时，单位为秒）对于简略查问差异不大，然而对于占用大量资源的简单查问，一主一备更加高效。因为CK的强悍性能是建设在充分利用CPU的根底上，在咱们的测试中，裸机状况下CPU达到90%以上十分频繁，如果有独自的机器部署CK，那么无可非议可能充分利用机器资源。但在咱们的环境中，与其余大数据平台共有机器，就须要防止CK占用过多资源，从而影响其余服务，于是咱们抉择docker部署。docker容器部署也有开源的基于k8s的实现：clickhouse-operator，对于小型环境，能够抉择手动配置，通过简略的脚本即可实现自动化部署。

基于以上测试论断，为了保障服务高可用，CK集群和数据冗余是必不可少的，咱们的计划是保障至多2个正本的状况下，分片数尽量多，充分利用机器，且每个机器有且仅有一个CK实例。于是就有了以下分片数与正本数的公式：

其中_f_(_n_)代表当有_n_台机器时，部署的散布状况，n>=2。_f_(2) = (1, 2)示意2台机器采纳1个分片2个正本部署的策略，_f_(3)=(1, 3)示意3台机器时1个分片3个正本部署策略，_f_(4)=(2, 2)示意4台机器应用2个分片，每个分片2个正本，以此类推。

3. 动静扩容

随着数据量减少，须要扩大节点时，能够在不停机的状况下动静扩容，次要利用的是分片之间的权重关系。

这里扩容分为两种状况：

（1）减少正本：只须要批改配置文件，减少正本实例，数据会主动同步，因为CK的多主个性，正本也能够当作查问节点，所以能够分担查问压力；

（2）减少分片：减少分片要麻烦点，须要依据以后数据量、减少数据量计算出权重，而后在数据量达到平衡时将权重批改回去

如果开始时咱们只有1个分片，曾经有100条数据了。

<test_extend>       <shard>              <weight>1</weight>              <internal_replication>true</internal_replication>              <replica>                     <host>10.220.48.106</host>                     <port>9000</port>              </replica>              <replica>                     <host>10.220.48.105</host>                     <port>9000</port>              </replica>       </shard></test_extend>

当初要再退出一个分片，那么权重的计算过程如下（为了简化疏忽这个期间插入的数据）：

如果咱们打算再插n条数据时，集群数据可能平衡，那么每个shard有(n+100)/2 条，当初shard01有100条，设权重为 w1、w2，那满足公式：n * (w2/(w1+w2)) = (n+100)/2 ，其中n>100, 所以，如果 w1=1，n=200，那么 w2=3。

所以，将配置批改如下：

<test_extend>       <shard>              <weight>1</weight>              <internal_replication>true</internal_replication>              <replica>                     <host>10.220.48.106</host>                     <port>9000</port>              </replica>              <replica>                     <host>10.220.48.105</host>                     <port>9000</port>              </replica>       </shard>       <shard>              <weight>3</weight>              <internal_replication>true</internal_replication>              <replica>                     <host>10.220.48.103</host>                     <port>9000</port>              </replica>       </shard></test_extend>

等到数据同步平均后再改回1：1。

4. 零碎介绍与有余

JUST时序剖析底层应用了CK作为存储查问引擎，并开发了可复用的可视化剖析界面，欢送拜访https://just.urban-computing.cn/进行体验。

图11 JUST时序剖析模块示意图

用户能够应用对立的查问界面建设时序表，而后导入数据，切换到时序剖析模块进行可视化查问。

图12 JUST建设时序示意用意

目前提供的查问性能次要有：按工夫查问、按TAG过滤，在数据量很多的状况下，能够依照大一些的工夫粒度进行降采样，查看整个数据的趋势，同时提供了线性、拉格朗日等缺失值填补性能。

剖析开掘局部次要是按找特定值和百分比过滤，以及一些简略的函数转换。

目前时序模块的性能还比拟简陋，对于时序数据的SQL查问反对还不够齐备。将来还有集成以下性能：

（1）接入实时数据；

（2）针对简单查问，面板性能能够采纳聚合引擎事后聚合；

（3）更欠缺的剖析和开掘性能；

（4）对数据的容错与校验解决；

（5）与JUST统一的SQL查问反对。

参考链接：

[1]https://en.wikipedia.org/wiki...

[2]https://db-engines.com/en/ran...

[3]https://www.influxdata.com/bl...

[4]https://www.taosdata.com/down...

[5]https://www.taosdata.com/blog...

[6]lz4.LZ4[EB/OL].https://lz4.github.io/lz4/,20...

[7]https://clickhouse.tech/docs/...

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