关于mysql:初识ClickHouse安装与入门

前言：

久闻 ClickHouse 小名，始终没有去具体理解。近期看了下 ClickHouse 相干文档，决定装置体验下。想理解 ClickHouse 的小伙伴能够一起跟着学习哦。本篇文章次要介绍 ClickHouse 装置办法及基础知识。

1. ClickHouse 简介

ClickHouse 是一个用于联机剖析 (OLAP) 的列式数据库管理系统 (DBMS). 由俄罗斯搜索引擎巨头 Yandex 开源. 次要用于数据分析畛域, 目前国内社区炽热, 各个大厂纷纷跟进大规模用于 OLAP 畛域。

一起来看下 ClickHouse 官网怎么介绍它的一些个性:

疾速：ClickHouse会充分利用所有可用的硬件，以尽可能快地解决每个查问。单个查问的峰值解决性能超过每秒 2 TB（解压缩后，仅应用的列）。在分布式设置中，读取是在衰弱正本之间主动均衡的，以防止减少提早。
容错：ClickHouse反对多主机异步复制，并且能够跨多个数据中心进行部署。所有节点都相等，这能够避免出现单点故障。单个节点或整个数据中心的停机工夫不会影响零碎的读写可用性。
可伸缩：ClickHouse能够在垂直和程度方向上很好地缩放。 ClickHouse易于调整以在具备数百或数千个节点的群集上或在单个服务器上，甚至在小型虚拟机上执行。以后，每个单节点装置的数据量超过数万亿行或数百兆兆字节。
易用：ClickHouse简略易用，开箱即用。它简化了所有数据处理：将所有结构化数据排汇到零碎中，并且立刻可用于构建报告。 SQL容许表白冀望的后果，而无需波及某些DBMS中能够找到的任何自定义非标准API。

2. ClickHouse 装置教程

ClickHouse 能够在任何具备 x86_64 ，AArch64 或 PowerPC64LE CPU 架构的 Linux ，FreeBSD 或 Mac OS X 上运行。貌似不能在 Windows 零碎下装置，不过 ClickHouse 同样反对 Docker 部署，Windows 零碎能够在 Docker 下装置 ClickHouse 。

依据官网文档举荐：Debian 或 Ubuntu 零碎能够应用官网预编译的 deb 软件包来装置，CentOS 、RedHat 等Linux发行版能够应用官网预编译的 rpm 包来装置，如果您的操作系统不反对装置 deb 或 rpm 包，也能够应用 tgz 软件包或间接源码编译装置。上面咱们以 CentOS 零碎为例，以 rpm 形式来装置下 ClickHouse。

# 查看零碎版本[root@localhost ~]# more /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) # 检测以后CPU是否反对SSE 4.2[root@localhost ~]# grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"SSE 4.2 supported# 增加官网存储库sudo yum install yum-utilssudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPGsudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64# 装置clickhousesudo yum install clickhouse-server clickhouse-client# 启动clickhousesudo /etc/init.d/clickhouse-server start# 进入clickhouse客户端root@localhost ~]# clickhouse-clientClickHouse client version 20.12.5.14 (official build).Connecting to localhost:9000 as user default.Connected to ClickHouse server version 20.12.5 revision 54442.localhost :) select 1;SELECT 1Query id: 42f5e589-2f81-44e2-9fb8-de45e682acfc┌─1─┐│ 1 │└───┘1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. localhost :) select now();SELECT now()Query id: c4c867a9-ae0e-4d6c-bb19-057e96cf6624┌───────────────now()─┐│ 2021-01-13 10:19:14 │└─────────────────────┘1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

3. ClickHouse 简略操作

ClickHouse 反对无限的 SQL 操作，SQL 语法和传统的关系型数据库有相似之处。上面简略介绍下 ClickHouse 根底语法：

# 1.创立数据库# 语法：CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] [ENGINE = engine(...)]# 示例：[root@localhost ~]# clickhouse-client     ClickHouse client version 20.12.5.14 (official build).Connecting to localhost:9000 as user default.Connected to ClickHouse server version 20.12.5 revision 54442.localhost :) create database test;CREATE DATABASE testQuery id: c17cbf32-ab8c-45a0-8ebb-a7b0bdb88efeOk.0 rows in set. Elapsed: 0.015 sec. localhost :) use test;USE testQuery id: 4eeadf20-e8bc-4b84-a953-71cf16e133b6Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.# 2.创立表# 语法：CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster](    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [compression_codec] [TTL expr1],    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [compression_codec] [TTL expr2],    ...) ENGINE = engine# 示例：root@localhost ~]# clickhouse-clientClickHouse client version 20.12.5.14 (official build).Connecting to localhost:9000 as user default.Connected to ClickHouse server version 20.12.5 revision 54442.localhost :) use test;USE testQuery id: 37248a4f-36ec-4ed3-a08a-c345db228c98Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. localhost :) create table t1 (id Int32,name String) engine=TinyLog;CREATE TABLE t1(    `id` Int32,    `name` String)ENGINE = TinyLogQuery id: 8296c170-72fa-4852-8447-ab548fa3b7b8Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.230 sec. localhost :) show tables;SHOW TABLESQuery id: 7da8d2d5-e4ed-45f1-b96c-4d23924512ba┌─name─┐│ t1   │└──────┘1 rows in set. Elapsed: 0.007 sec. # TinyLog是最简略的表的引擎，用于将数据存储在磁盘上。罕用于小表。# 3.插入数据# 示例：[root@localhost ~]# clickhouse-clientClickHouse client version 20.12.5.14 (official build).Connecting to localhost:9000 as user default.Connected to ClickHouse server version 20.12.5 revision 54442.localhost :) use test;USE testQuery id: 71a1de2a-17fe-4a0b-b9b6-7e934016892eOk.0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. localhost :) insert into t1 (id, name) values (1, 'abc'), (2, 'bbbb'),(3,'sdfg');INSERT INTO t1 (id, name) VALUESQuery id: d4982851-8b52-4158-949f-fa94cd7d8ff3Ok.3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. localhost :) select * from t1;SELECT *FROM t1Query id: b73f366c-702e-4bda-b519-cb087754bbad┌─id─┬─name─┐│  1 │ abc  ││  2 │ bbbb ││  3 │ sdfg │└────┴──────┘3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

尽管 SQL 语法和关系型数据库有相似之处，但还是要摒弃已有的思维来学习 ClickHouse 。特地是数据类型、表引擎及其他个性，这些都是生疏的，学习下来还是有难度的。

参考：

https://clickhouse.tech/docs/zh/
https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/12625655.html