大数据之ClickHouse（上）_数据量多大的时候clickhouse会有性能瓶颈-程序员宅基地
技术标签： 机器学习 ClickHouse 数据库 大数据
ClickHouse（上）
前言
本文介绍了大数据中使用的一种数据库ClickHouse，它不同于传统的mysql数据库，ClickHouse是列式存储数据库（DBMS），主要用于在线分析查询处理（OLAP），同样的HBASE也是列式存储数据库。
一、列式存储的优点
（1）对于列的聚合，计数，求和等统计操作优于行式存储
（2）由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重。
（3）由于数据压缩比更好，节省了磁盘空间，使 cache 有了更大的发挥空间。
二、ClickHouse瓶颈
ClickHouse单条查询就要利用整机所有的CPU，也就意味着它处理多条查询命令的时候效率（QBS（Query per second）每秒钟的查询次数）不会很高。所以ClickHouse不适合做初始的数据处理，适合处理已经处理过的数据的宽表。
三、数据类型
| 整型 | 类似于Java中的 | 无符号整型 | 浮点型 | Decimal | 字符串 | 枚举 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| int8 | byte | Uint8 | float32 | Decimal32 | String | Enum8 |
| int16 | short | Uint16 | float64 | Decimal64 | FixedString(N) | Enum16 |
| int32 | int | Uint32 | Decimal128 | |||
| int64 | long | Uint64 |
Decimal数据类型应用于金融领域，即和钱相关，因为他的数据精度不会丢失。
四、表引擎
4.1 MergeTree
ClickHouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree（合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎，支持索引和分区。
代码如下：
create table t(
id UInt32,
sku_id String,
create_time Datetime
)engine = MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id , sku_id);
注意：在ClickHouse中，主键并不唯一，所以底层也不会自动为我们加上唯一约束
4.1.1 分区
在ClickHouse中，任何一个批次的数据写入都会产生一个临时分区，不会纳入任何一个已有的分区。写入后的某个时刻（大概 10-15 分钟后），ClickHouse 会自动执行合并操作（也可以手动通过 optimize 执行），把临时分区的数据，合并到已有分区中。
代码如下：
optimize table xxxx final;
分区尽量以天为分区，不能分区粒度过小，这样会产生大量的数据，ClickHouse是基于内存的不善于处理大量的数据；
4.1.2 主键
ClickHouse中的主键，只提供了数据的一级索引，但是却不是唯一约束，并且底层运用了稀疏索引，稀疏索引就是间隔一定的距离来存储主键的索引。
稀疏索引的好处就是可以用很少的索引数据，定位更多的数据，代价就是只能定位到索引粒度的第一行，然后再进行进行一点扫描。
4.1.3 order by(必选字段)
(1) order by 设定了分区内的数据按照哪些字段顺序进行有序保存。
(2) order by 是 MergeTree 中唯一一个必填项，甚至比 primarykey 还重要，因为当用户不设置主键的情况，很多处理会依照 order by 的字段进行处理。
要求：主键必须是 order by 字段的前缀字段。比如 order by 字段是 (id,sku_id) 那么主键必须是 id 或者(id,sku_id)
索引（orderby()）的原则：查询频率高的放在前面；基数特别大（比如某一列有1亿条数据，但是数据重复率很低）的不适合做索引；
在ClickHouse中，建表时Index_granularity是用来控制索引粒度的，默认是8192，如非必须不建议调整。
4.1.4 TTL
TTL 即 Time To Live，MergeTree 提供可以管理数据表或列的生命周期的功能。
列级别-实例是该列数据会在创建10秒之后消失：
代码如下：
create table t(
id UInt32,
sku_id String,
cnum UInt8 TTL create_time+interval 10 SECOND,
create_time Datetime
)engine = MergeTree
partition by (create_time)
primary key (id)
order by (id , sku_id);
表中的数据列cnum就会在10秒后消失；
表级别-实例是该表会在创建10秒之后消失：
代码如下：
alter table t MODIFY TTL create_time + interval 10 SECOND;
时间单位可以替换为：SECOND，MINUTE，HOUR，DAY，WEEK，MONTH，QUARTER， YEAR
4.2 ReplacingMergeTree
ReplacingMergeTree 是 MergeTree 的一个变种，它存储特性完全继承 MergeTree，只是多了一个去重的功能。
去重时机:数据的去重只会在合并的过程中出现。
去重范围:如果表经过了分区，去重只会在分区内部进行去重，不能跨分区去重；
注意：ReplacingMergeTree不能保证没有重复数据的出现
ReplacingMergeTree特点：
➢实际上是使用 order by 字段作为唯一键
➢去重不能跨分区
➢只有同一批插入（新版本）或合并分区时才会进行去重
➢认定重复的数据保留版本字段值最大的
➢如果版本字段相同则按插入顺序保留最后一笔
4.3 SummingMergeTree
可以“预聚合”的引擎，同样是以orderby的字段进行聚合，即相当于是以orderby的字段进行groupby。
（1） 只能分区内聚合
（2） 分片合并的时候才会聚合
SummingMergeTree 特点：
➢以 SummingMergeTree（A）中指定的列A作为汇总数据列
➢可以填写多列必须数字列，如果不填以所有非维度列且为数字列的字段为汇总数据列
➢以 order by 的列为准，作为维度列
➢其他的列按插入顺序保留第一行
➢不在一个分区的数据不会被聚合
➢只有在同一批次插入(新版本)或分片合并时才会进行聚合
总结
本文简单介绍了ClickHouse的基础概念以及表引擎等知识，在大数据之ClickHouse（下）中会继续介绍ClickHouse的相关的SQL操作、语法指令以及配置信息等。
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