快速了解ClickHouse原理

ClickHouse是一个列式数据库管理系统，特别适用于在线分析处理（OLAP）场景。它是由Yandex公司的工程师开发，旨在处理大量数据和执行快速查询。以下是ClickHouse原理的一些深入知识点。 ### ClickHouse的使用场景 ClickHouse主要被用于处理以下类型的大数据事件流： - 网站访问者的行为事件（Actions of website visitors） - 广告展示次数（Ad impressions） - 金融交易记录（Financial transactions） - DNS查询（DNS queries） - 其他数据流 ClickHouse的核心功能是将这些事件信息保存并实时更新，以便能够从中提取洞察力。 ### ClickHouse的设计哲学 - 支持在实时更新数据上进行交互式查询（Interactive queries on data updated in real-time）。 - 需要清洁的结构化数据（Cleaned structured data is needed）。 - 避免预先聚合数据（Try hard not to pre-aggregate anything）。 - 查询语言是SQL的方言，并且包含许多扩展（Query language: a dialect of SQL + lots of extensions）。 ### 示例查询 在Web分析系统中，一个查询示例是获取某个计数器（CounterID）在最近一周内的前10个引用来源（Top-10 referers for a counter for the last week）。该查询需要使用SELECT语句，从hits表中筛选出特定条件的数据并进行分组、排序，最后限定查询结果为10条。 ### 查询执行的加速 为了快速执行查询，ClickHouse采用以下策略： 1. **快速读取数据**：只读取所需列（Only needed columns），例如CounterID、Date、Referer，并利用索引进行读取（Locality of reads，需要索引）。 2. **数据压缩**（Data compression）：以减少磁盘I/O和网络传输的负担。 3. **快速处理数据**：采用向量化执行（Vectorized execution，基于块的处理），并充分利用所有可用的核心和机器进行并行处理（Parallelize to all available cores and machines），同时进行专业化和底层优化（Specialization and low-level optimizations）。 ### 索引的重要性 ClickHouse遵循与传统DBMS相同的索引原理。大多数查询都包含对CounterID和可能的Date字段的条件，因此这些字段成为了索引的候选。索引是稀疏的，必须能够适应内存，并且默认的粒度值（granularity）通常（8192）已经足够好。它不创建唯一约束（unique constraint），对点查询（point queries）性能不佳，但对于大多数查询来说使用索引总是有益的。 ### 表格排序维持 ClickHouse使用MergeTree引擎来维护一组排序过的部分数据，这与LSM树（日志结构的合并树）的概念类似。为了保持表格排序： - 插入的事件几乎是按时间排序的，但必须按主键排序。 - 主键排序保持在磁盘上的部分（primary key part on disk）。 - 新插入的行（insertion number）通过合并排序后的部分来实现。 ### 实现细节 ClickHouse中的索引以稀疏形式存在，存储在内存中，不需要是唯一的。索引默认粒度值（8192）足够使用，且不强制创建唯一约束。点查询性能不佳，但读取数据时使用索引始终是划算的。表根据索引进行物理排序，且只能有一个索引。索引通过标记文件（.mrk文件），数据文件（.bin文件）和索引文件（.idx文件）来实现内部机制。 ### 总结 ClickHouse的设计哲学和执行机制允许它在处理大数据场景时表现出色。它能够处理高速、实时更新的数据流，并提供实时交互式查询功能。ClickHouse通过利用其专有算法和数据存储机制（如MergeTree和稀疏索引），优化数据读取、压缩和处理的速度，使分析查询能够快速执行并得到结果。对于大数据和需要快速查询响应的应用场景，ClickHouse提供了强有力的数据处理能力。