來源：https://juejin.im/post/6863283398727860238

一、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：

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/

二、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。

三、ClickHouse實踐

1.Mac下的Clickhouse安裝

我是通過docker安裝：

查看教程：https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194

也可以下載CK編譯安裝，相對麻煩一些。

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

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

4.數(shù)據(jù)同步方案

臨時表

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

synch

開源的同步軟件推薦：

synch: https://github.com/long2ice/synch/blob/dev/README-zh.md

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

5.ClickHouse為什么快？

• 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

四、遇到的坑

1.ClickHouse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：

五、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

• https://clickhouse.tech/docs/zh/)

• ClickHouse在攜程酒店應用

• https://cloud.tencent.com/developer/article/1462633

• ClickHouse引擎怎么選

• https://developer.aliyun.com/article/762461