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查詢速度提升200倍,ClickHouse到底有多快?

共 2363字,需瀏覽 5分鐘

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2020-09-02 06:18

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來源:r6a.cn/a8UZ

ClickHouse 是 Yandex(俄羅斯最大的搜索引擎)開源的一個用于實時數(shù)據(jù)分析的基于列存儲的數(shù)據(jù)庫,其處理數(shù)據(jù)的速度比傳統(tǒng)方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超過了目前市場上可比的面向列的 DBMS,每秒鐘每臺服務器每秒處理數(shù)億至十億多行和數(shù)十千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。


ClickHouse 是什么?



ClickHouse 是一個用于聯(lián)機分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)。



我們首先理清一些基礎概念:
  • OLTP:是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫,主要操作增刪改查,強調事務一致性,比如銀行系統(tǒng)、電商系統(tǒng)。

  • OLAP:是倉庫型數(shù)據(jù)庫,主要是讀取數(shù)據(jù),做復雜數(shù)據(jù)分析,側重技術決策支持,提供直觀簡單的結果。



接著我們用圖示,來理解一下列式數(shù)據(jù)庫和行式數(shù)據(jù)庫區(qū)別,在傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中(MySQL、Postgres 和 MS SQL Server),數(shù)據(jù)按如下順序存儲:


在列式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中(ClickHouse),數(shù)據(jù)按如下的順序存儲:


兩者在存儲方式上對比:


以上是 ClickHouse 基本介紹,更多可以查閱官方手冊:

https://clickhouse.tech/docs/zh/

業(yè)務問題



業(yè)務端現(xiàn)有存儲在 MySQL 中,5000 萬數(shù)據(jù)量的大表及兩個輔表,單次聯(lián)表查詢開銷在 3min+,執(zhí)行效率極低。

經(jīng)過索引優(yōu)化、水平分表、邏輯優(yōu)化,成效較低,因此決定借助 ClickHouse 來解決此問題。

最終通過優(yōu)化,查詢時間降低至 1s 內,查詢效率提升 200 倍!希望通過本文,可以幫助大家快速掌握這一利器,并能在實踐中少走彎路。

ClickHouse 實踐



①Mac 下的 Clickhouse 安裝

我是通過 Docker 安裝,也可以下載 CK 編譯安裝,相對麻煩一些。參考鏈接:

https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194


②數(shù)據(jù)遷移:從 MySQL 到 ClickHouse

ClickHouse 支持 MySQL 大多數(shù)語法,遷移成本低,目前有五種遷移方案:

  • create table engin mysql,映射方案數(shù)據(jù)還是在 MySQL。

  • insert into select from,先建表,在導入。

  • create table as select from,建表同時導入。

  • csv 離線導入。

  • streamsets。



參考鏈接:
https://anjia0532.github.io/2019/07/17/mysql-to-clickhouse/

選擇第三種方案做數(shù)據(jù)遷移:
CREATE?TABLE?[IF?NOT?EXISTS]?[db.]table_name?ENGINE?=?Mergetree?AS?SELECT?*?FROM?mysql('host:port',?'db',?'database',?'user',?'password')


③性能測試對比

性能測試對比如下圖:



④數(shù)據(jù)同步方案

臨時表如下:

圖片來源:攜程



新建 Temp 中間表,將 MySQL 數(shù)據(jù)全量同步到 ClickHouse 內 Temp 表,再替換原 ClickHouse 中的表,適用數(shù)據(jù)量適度,增量和變量頻繁的場景。

開源的同步軟件推薦 Synch,如下圖:


Synch 原理是通過 MySQL 的 Binlog 日志,獲取 SQL 語句,再通過消息隊列消費 Task。


⑤ClickHouse 為什么快?

有如下幾點:
  • 只需要讀取要計算的列數(shù)據(jù),而非行式的整行數(shù)據(jù)讀取,降低 IO cost。

  • 同列同類型,有十倍壓縮提升,進一步降低 IO。

  • Clickhouse 根據(jù)不同存儲場景,做個性化搜索算法。



遇到的坑



①ClickHouse 與 MySQL 數(shù)據(jù)類型差異性

用 MySQL 的語句查詢,發(fā)現(xiàn)報錯:

解決方案:LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id),中轉一下,統(tǒng)一無符號類型關聯(lián)


②刪除或更新是異步執(zhí)行,只保證最終一致性

查詢 CK 手冊發(fā)現(xiàn),即便對數(shù)據(jù)一致性支持最好的 Mergetree,也只是保證最終一致性:

如果對數(shù)據(jù)一致性要求較高,推薦大家做全量同步來解決。



總結


通過 ClickHouse 實踐,完美的解決了 MySQL 查詢瓶頸,20 億行以下數(shù)據(jù)量級查詢,90% 都可以在 1s 內給到結果,隨著數(shù)據(jù)量增加,ClickHouse 同樣也支持集群,大家如果感興趣,可以積極嘗試!

參考資料:

  • ClickHouse官方手冊 CK

  • ClickHouse在攜程酒店應用 蔡岳毅

  • ClickHouse引擎怎么選 Roin123

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