ClickHouse库搭建部署文档.docx

### ClickHouse 库搭建部署知识点总结 #### 一、ClickHouse 概览 - **名称来源及定位**：ClickHouse 是由 Yandex 开发的一款开源的高性能数据分析数据库系统，适用于实时处理大规模时序数据。 - **适用场景**：ClickHouse 专为高并发读取、快速聚合查询和海量数据存储而设计，特别适用于需要进行快速数据检索和实时分析的应用场景，如在线分析处理（OLAP）等。 - **特点介绍**： 1. **列式存储**：采用列式存储方式，提高了批量数据处理和即时查询的速度。 2. **数据压缩**：内置高效的数据压缩算法，显著降低存储成本。 3. **磁盘存储优化**：支持直接在传统硬盘上运行，避免了高昂的内存成本。 4. **并行处理能力**： - 多核心并行处理：可以充分利用现代多核处理器的优势，实现大规模查询的高效并行执行。 - 分布式处理：支持跨多个服务器的数据分布和查询并行执行，增强了系统的可扩展性和容错性。 5. **SQL 支持与索引机制**：支持标准 SQL 查询语法，包括常用的 GROUP BY、ORDER BY、IN、JOIN 等操作，但不支持窗口函数和相关子查询。数据按照主键排序，加速数据检索过程。 6. **向量化引擎**：利用向量化技术提高 CPU 使用效率，进一步提升查询速度。 7. **实时数据更新**：通过主键对数据进行排序，支持高效的数据插入和更新操作。 #### 二、ClickHouse 在 Linux 下的安装部署 1. **下载 ClickHouse 仓库**： - 使用 `curl` 命令下载安装脚本并执行，确保系统版本匹配。 ```bash curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo os=centos dist=7 bash ``` 2. **查看可用安装包**： - 使用 `yum` 命令列出所有可用的 ClickHouse 相关软件包。 ```bash sudo yum list 'clickhouse*' ``` 3. **安装 ClickHouse 服务**： - 安装 ClickHouse 服务器端和服务客户端。 ```bash sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client ``` 4. **确认安装状态**： - 列出已安装的 ClickHouse 软件包。 ```bash sudo yum list installed 'clickhouse*' ``` - 输出示例： ```bash Installed Packages clickhouse-client.noarch clickhouse-common-static.x86_64 clickhouse-server.noarch ``` 5. **查看配置文件**： - 查看 ClickHouse 的配置文件，了解默认的存储路径等信息。 - 数据目录：`/var/lib/clickhouse/` - 临时目录：`/var/lib/clickhouse/tmp/` - 日志目录：`/var/log/clickhouse-server` - HTTP 端口：`8123` - TCP 端口：`9000` 6. **配置访问权限**： - 修改配置文件中的监听地址。 ```xml <listen_host>::</listen_host> ``` 7. **启动 ClickHouse 服务**： - 使用系统初始化脚本启动服务。 ```bash /etc/rc.d/init.d/clickhouse-server start ``` 8. **检查服务状态**： - 使用 `ps` 命令确认服务是否正在运行。 ```bash ps -aux | grep clickhouse ``` #### 三、基础操作示例 1. **创建数据表**： - 使用 `CREATE TABLE` 语句创建一张包含多种字段类型的数据表。 ```sql CREATE TABLE cs_user_info ( `id` UInt64, `user_name` String, `pass_word` String, `phone` String, `email` String, `create_day` Date DEFAULT CAST(now(),'Date') ) ENGINE = MergeTree(create_day, intHash32(id), 8192) ``` - 注意事项： - 表引擎推荐使用 `MergeTree`，这是 ClickHouse 中最强大、最常用的数据表引擎之一，尤其适用于大规模数据处理和实时查询。 - `create_day` 字段作为分区键，`intHash32(id)` 作为排序键，`8192` 为每个分区内的数据块大小。 通过上述内容的详细介绍，我们不仅了解了 ClickHouse 的基本概念及其在数据分析领域的应用价值，还掌握了如何在 Linux 系统下进行 ClickHouse 的安装部署，以及如何进行基本的数据表创建操作。这些知识点对于初学者来说是非常实用的入门指南。