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- 前言 -

Elasticsearch 是一個(gè)實(shí)時(shí)的分布式搜索分析引擎，它的底層是構(gòu)建在 Lucene 之上的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是通過(guò)擴(kuò)展 Lucene 的搜索能力，使其具有分布式的功能。

ES 通常會(huì)和其它兩個(gè)開(kāi)源組件 Logstash（日志采集）和 Kibana（儀表盤）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被簡(jiǎn)稱為 ELK。

- 關(guān)于 OLAP 利器 -

Clickhouse 是俄羅斯搜索巨頭 Yandex 開(kāi)發(fā)的面向列式存儲(chǔ)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。ClickHouse 是過(guò)去兩年中 OLAP 領(lǐng)域中最熱門的，并于 2016 年開(kāi)源。

ES 是最為流行的大數(shù)據(jù)日志和搜索解決方案，但是近幾年來(lái)，它的江湖地位受到了一些挑戰(zhàn)，許多公司已經(jīng)開(kāi)始把自己的日志解決方案從 ES 遷移到了 Clickhouse，這里就包括：攜程，快手等公司。

- 架構(gòu)和設(shè)計(jì)的對(duì)比 -

ES 的底層是 Lucene，主要是要解決搜索的問(wèn)題。搜索是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域要解決的一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題，就是在海量的數(shù)據(jù)量要如何按照條件找到需要的數(shù)據(jù)。搜索的核心技術(shù)是倒排索引和布隆過(guò)濾器。

ES 通過(guò)分布式技術(shù)，利用分片與副本機(jī)制，直接解決了集群下搜索性能與高可用的問(wèn)題。

ElasticSearch 是為分布式設(shè)計(jì)的，有很好的擴(kuò)展性，在一個(gè)典型的分布式配置中，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)（node）可以配制成不同的角色。

如上圖所示：

Client Node，負(fù)責(zé) API 和數(shù)據(jù)的訪問(wèn)的節(jié)點(diǎn)，不存儲(chǔ)／處理數(shù)據(jù)。
Data Node，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和索引。
Master Node，管理節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé) Cluster 中的節(jié)點(diǎn)的協(xié)調(diào)，不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

ClickHouse 是基于 MPP 架構(gòu)的分布式 ROLAP（關(guān)系 OLAP）分析引擎。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有同等的責(zé)任，并負(fù)責(zé)部分?jǐn)?shù)據(jù)處理（不共享任何內(nèi)容）。

ClickHouse 是一個(gè)真正的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS)。在 ClickHouse 中，數(shù)據(jù)始終是按列存儲(chǔ)的，包括矢量（向量或列塊）執(zhí)行的過(guò)程。

讓查詢變得更快，最簡(jiǎn)單且有效的方法是減少數(shù)據(jù)掃描范圍和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的大小，而列式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)壓縮就可以幫助實(shí)現(xiàn)上述兩點(diǎn)。

Clickhouse 同時(shí)使用了日志合并樹(shù)，稀疏索引和 CPU 功能（如 SIMD 單指令多數(shù)據(jù)）充分發(fā)揮了硬件優(yōu)勢(shì)，可實(shí)現(xiàn)高效的計(jì)算。

Clickhouse 使用 Zookeeper 進(jìn)行分布式節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)調(diào)。

為了支持搜索，Clickhouse 同樣支持布隆過(guò)濾器。

- 查詢對(duì)比實(shí)戰(zhàn) -

為了對(duì)比 ES 和 Clickhouse 的基本查詢能力的差異，我寫了一些代碼來(lái)驗(yàn)證：

https://github.com/gangtao/esvsch

這個(gè)測(cè)試的架構(gòu)如下：

架構(gòu)主要有四個(gè)部分組成：

①ES stack

ES stack 有一個(gè)單節(jié)點(diǎn)的 Elastic 的容器和一個(gè) Kibana 容器組成，Elastic 是被測(cè)目標(biāo)之一，Kibana 作為驗(yàn)證和輔助工具。

部署代碼如下：

version: '3.7'

services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.4.0
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - xpack.security.enabled=false
      - discovery.type=single-node
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
      nofile:
        soft: 65536
        hard: 65536
    cap_add:
      - IPC_LOCK
    volumes:
      - elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 4096M
        reservations:
          memory: 4096M

  kibana:
    container_name: kibana
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.4.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - 5601:5601
    depends_on:
      - elasticsearch

volumes:
  elasticsearch-data:
    driver: local

②Clickhouse stack

Clickhouse stack 有一個(gè)單節(jié)點(diǎn)的 Clickhouse 服務(wù)容器和一個(gè) TabixUI 作為 Clickhouse 的客戶端。

部署代碼如下：

version: "3.7"
services:
  clickhouse:
    container_name: clickhouse
    image: yandex/clickhouse-server
    volumes:
      - ./data/config:/var/lib/clickhouse
    ports:
      - "8123:8123"
      - "9000:9000"
      - "9009:9009"
      - "9004:9004"
    ulimits:
      nproc: 65535
      nofile:
        soft: 262144
        hard: 262144
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "--spider", "-q", "localhost:8123/ping"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 4096M
        reservations:
          memory: 4096M

  tabixui:
    container_name: tabixui
    image: spoonest/clickhouse-tabix-web-client
    environment:
      - CH_NAME=dev
      - CH_HOST=127.0.0.1:8123
      - CH_LOGIN=default
    ports:
      - "18080:80"
    depends_on:
      - clickhouse
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '0.1'
          memory: 128M
        reservations:
          memory: 128M

②Clickhouse stack

Clickhouse stack 有一個(gè)單節(jié)點(diǎn)的 Clickhouse 服務(wù)容器和一個(gè) TabixUI 作為 Clickhouse 的客戶端。

部署代碼如下：

version: "3.7"
services:
  clickhouse:
    container_name: clickhouse
    image: yandex/clickhouse-server
    volumes:
      - ./data/config:/var/lib/clickhouse
    ports:
      - "8123:8123"
      - "9000:9000"
      - "9009:9009"
      - "9004:9004"
    ulimits:
      nproc: 65535
      nofile:
        soft: 262144
        hard: 262144
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "--spider", "-q", "localhost:8123/ping"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 4096M
        reservations:
          memory: 4096M

  tabixui:
    container_name: tabixui
    image: spoonest/clickhouse-tabix-web-client
    environment:
      - CH_NAME=dev
      - CH_HOST=127.0.0.1:8123
      - CH_LOGIN=default
    ports:
      - "18080:80"
    depends_on:
      - clickhouse
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '0.1'
          memory: 128M
        reservations:
          memory: 128M

③數(shù)據(jù)導(dǎo)入 stack

數(shù)據(jù)導(dǎo)入部分使用了 Vector.dev 開(kāi)發(fā)的 vector，該工具和 fluentd 類似，都可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管道式的靈活的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

④測(cè)試控制 stack

測(cè)試控制我使用了 Jupyter，使用了 ES 和 Clickhouse 的 Python SDK 來(lái)進(jìn)行查詢的測(cè)試。

用 Docker compose 啟動(dòng) ES 和 Clickhouse 的 stack 后，我們需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)，我們利用 Vector 的 generator 功能，生成 syslog，并同時(shí)導(dǎo)入 ES 和 Clickhouse。

在這之前，我們需要在 Clickhouse 上創(chuàng)建表。ES 的索引沒(méi)有固定模式，所以不需要事先創(chuàng)建索引。

創(chuàng)建表的代碼如下：

CREATE TABLE default.syslog(
    application String,
    hostname String,
    message String,
    mid String,
    pid String,
    priority Int16,
    raw String,
    timestamp DateTime('UTC'),
    version Int16
) ENGINE = MergeTree()
    PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp)
    ORDER BY timestamp
    TTL timestamp + toIntervalMonth(1);

創(chuàng)建好表之后，我們就可以啟動(dòng) vector，向兩個(gè) stack 寫入數(shù)據(jù)了。vector 的數(shù)據(jù)流水線的定義如下：

[sources.in]
  type = "generator"
  format = "syslog"
  interval = 0.01
  count = 100000

[transforms.clone_message]
  type = "add_fields"
  inputs = ["in"]
  fields.raw = "{{ message }}"

[transforms.parser]
  # General
  type = "regex_parser"
  inputs = ["clone_message"]
  field = "message" # optional, default
  patterns = ['^<(?P<priority>\d*)>(?P<version>\d) (?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3}Z) (?P<hostname>\w+\.\w+) (?P<application>\w+) (?P<pid>\d+) (?P<mid>ID\d+) - (?P<message>.*)$']

[transforms.coercer]
  type = "coercer"
  inputs = ["parser"]
  types.timestamp = "timestamp"
  types.version = "int"
  types.priority = "int"

[sinks.out_console]
  # General
  type = "console"
  inputs = ["coercer"] 
  target = "stdout" 

  # Encoding
  encoding.codec = "json" 


[sinks.out_clickhouse]
  host = "http://host.docker.internal:8123"
  inputs = ["coercer"]
  table = "syslog"
  type = "clickhouse"

  encoding.only_fields = ["application", "hostname", "message", "mid", "pid", "priority", "raw", "timestamp", "version"]
  encoding.timestamp_format = "unix"

[sinks.out_es]
  # General
  type = "elasticsearch"
  inputs = ["coercer"]
  compression = "none" 
  endpoint = "http://host.docker.internal:9200" 
  index = "syslog-%F"

  # Encoding

  # Healthcheck
  healthcheck.enabled = true

這里簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)流水線：

source.in：生成 syslog 的模擬數(shù)據(jù)，生成 10w 條，生成間隔和 0.01 秒。
transforms.clone_message：把原始消息復(fù)制一份，這樣抽取的信息同時(shí)可以保留原始消息。
transforms.parser：使用正則表達(dá)式，按照 syslog 的定義，抽取出 application，hostname，message，mid，pid，priority，timestamp，version 這幾個(gè)字段。
transforms.coercer：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化。
sinks.out_console：把生成的數(shù)據(jù)打印到控制臺(tái)，供開(kāi)發(fā)調(diào)試。
sinks.out_clickhouse：把生成的數(shù)據(jù)發(fā)送到Clickhouse。
sinks.out_es：把生成的數(shù)據(jù)發(fā)送到 ES。

運(yùn)行 Docker 命令，執(zhí)行該流水線：

docker run \
        -v $(mkfile_path)/vector.toml:/etc/vector/vector.toml:ro \
        -p 18383:8383 \
        timberio/vector:nightly-alpine

數(shù)據(jù)導(dǎo)入后，我們針對(duì)一下的查詢來(lái)做一個(gè)對(duì)比。ES 使用自己的查詢語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行查詢，Clickhouse 支持 SQL，我簡(jiǎn)單測(cè)試了一些常見(jiàn)的查詢，并對(duì)它們的功能和性能做一些比較。

返回所有的記錄：


# ES
{
  "query":{
    "match_all":{}
  }
}

# Clickhouse 
"SELECT * FROM syslog"

匹配單個(gè)字段：

# ES
{
  "query":{
    "match":{
      "hostname":"for.org"
    }
  }
}

# Clickhouse 
"SELECT * FROM syslog WHERE hostname='for.org'"

匹配多個(gè)字段：

# ES
{
  "query":{
    "multi_match":{
      "query":"up.com ahmadajmi",
        "fields":[
          "hostname",
          "application"
        ]
    }
  }
}

# Clickhouse、
"SELECT * FROM syslog WHERE hostname='for.org' OR application='ahmadajmi'"

范圍查詢，查找版本大于 2 的記錄：

# ES
{
  "query":{
    "range":{
      "version":{
        "gte":2
      }
    }
  }
}

# Clickhouse
"SELECT * FROM syslog WHERE version >= 2"

查找到存在某字段的記錄：

# ES
{
  "query":{
    "exists":{
      "field":"application"
    }
  }
}

# Clickhouse
"SELECT * FROM syslog WHERE application is not NULL"

ES 是文檔類型的數(shù)據(jù)庫(kù)，每一個(gè)文檔的模式不固定，所以會(huì)存在某字段不存在的情況；而 Clickhouse 對(duì)應(yīng)為字段為空值。

正則表達(dá)式查詢，查詢匹配某個(gè)正則表達(dá)式的數(shù)據(jù)：

# ES
{
  "query":{
    "regexp":{
      "hostname":{
        "value":"up.*",
          "flags":"ALL",
            "max_determinized_states":10000,
              "rewrite":"constant_score"
      }
    }
  }
}

# Clickhouse
"SELECT * FROM syslog WHERE match(hostname, 'up.*')"

聚合計(jì)數(shù)，統(tǒng)計(jì)某個(gè)字段出現(xiàn)的次數(shù)：

# ES
{
  "aggs":{
    "version_count":{
      "value_count":{
        "field":"version"
      }
    }
  }
}

# Clickhouse
"SELECT count(version) FROM syslog"

聚合不重復(fù)的值，查找所有不重復(fù)的字段的個(gè)數(shù)：

# ES
{
  "aggs":{
    "my-agg-name":{
      "cardinality":{
        "field":"priority"
      }
    }
  }
}

# Clickhouse
"SELECT count(distinct(priority)) FROM syslog "

我用 Python 的 SDK，對(duì)上述的查詢?cè)趦蓚€(gè) Stack 上各跑 10 次，然后統(tǒng)計(jì)查詢的性能結(jié)果。

我們畫出出所有的查詢的響應(yīng)時(shí)間的分布：

總查詢時(shí)間的對(duì)比如下：

通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)我們可以看出 Clickhouse 在大部分的查詢的性能上都明顯要優(yōu)于 Elastic。

在正則查詢（Regex query）和單詞查詢（Term query）等搜索常見(jiàn)的場(chǎng)景下，也并不遜色。

在聚合場(chǎng)景下，Clickhouse 表現(xiàn)異常優(yōu)秀，充分發(fā)揮了列村引擎的優(yōu)勢(shì)。

注意，我的測(cè)試并沒(méi)有任何優(yōu)化，對(duì)于 Clickhouse 也沒(méi)有打開(kāi)布隆過(guò)濾器?？梢?jiàn) Clickhouse 確實(shí)是一款非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于某些搜索的場(chǎng)景。

當(dāng)然 ES 還支持非常豐富的查詢功能，這里只有一些非?；镜牟樵?，有些查詢可能存在無(wú)法用 SQL 表達(dá)的情況。

- 總結(jié) -

本文通過(guò)對(duì)于一些基本查詢的測(cè)試，對(duì)比了 Clickhouse 和 Elasticsearch 的功能和性能。

測(cè)試結(jié)果表明，Clickhouse 在這些基本場(chǎng)景表現(xiàn)非常優(yōu)秀，性能優(yōu)于 ES，這也解釋了為什么用很多的公司應(yīng)從 ES 切換到 Clickhouse 之上。

作者：Gang Tao
來(lái)源：zhuanlan.zhihu.com/p/353296392

ES 不香嗎，為啥還要 ClickHouse？

ES 不香嗎，為啥還要 ClickHouse？