ClickHouse简介
什么是ClickHouse？
ClickHouse是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）.
在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：
| 行 | 小心点 | JavaEnable | 标题 | GoodEvent | 活动时间 |
|---|---|---|---|---|---|
| #0 | 89354350662 | 1 | 投资者关系 | 1 | 2016-05-18 05:19:20 |
| #1 | 90329509958 | 0 | 联系我们 | 1 | 2016-05-18 08:10:20 |
| #2 | 89953706054 | 1 | 任务 | 1 | 2016-05-18 07:38:00 |
| #N | … | … | … | … | … |
处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。
常见的行式数据库系统有： MySQL、Postgres和MS SQL Server。
在列式数据库系统中，数据按如下的顺序存储：
| 行: | #0 | #1 | #2 | #N |
|---|---|---|---|---|
| 小心点: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
| 标题: | 投资者关系 | 联系我们 | 任务 | … |
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
| 活动时间: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
该示例中只展示了数据在列式数据库中数据的排列顺序。
对于存储而言，列式数据库总是将同一列的数据存储在一起，不同列的数据也总是分开存储。
常见的列式数据库有： Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
不同的存储方式适合不同的场景，这里的查询场景包括： 进行了哪些查询，多久查询一次以及各类查询的比例； 每种查询读取多少数据————行、列和字节；读取数据和写入数据之间的关系；使用的数据集大小以及如何使用本地的数据集；是否使用事务,以及它们是如何进行隔离的；数据的复制机制与数据的完整性要求；每种类型的查询要求的延迟与吞吐量等等。
系统负载越高，根据使用场景进行定制化就越重要，并且定制将会变的越精细。没有一个系统同样适用于明显不同的场景。如果系统适用于广泛的场景，在负载高的情况下，所有的场景可以会被公平但低效处理，或者高效处理一小部分场景。
OLAP场景的关键特征
- 大多数是读请求
- 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入
- 不修改已添加的数据
- 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列
- 宽表，即每个表包含着大量的列
- 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少)
- 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
- 列中的数据相对较小： 数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
- 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）
- 事务不是必须的
- 对数据一致性要求低
- 每一个查询除了一个大表外都很小
- 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中
很容易可以看出，OLAP场景与其他流行场景(例如,OLTP或K/V)有很大的不同， 因此想要使用OLTP或Key-Value数据库去高效的处理分析查询是没有意义的，例如，使用OLAP数据库去处理分析请求通常要优于使用MongoDB或Redis去处理分析请求。
列式数据库更适合OLAP场景的原因
列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言，处理速度至少提高了100倍)，下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解)：
行式
列式
看到差别了么？下面将详细介绍为什么会发生这种情况。
输入/输出
- 针对分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。例如，如果只需要读取100列中的5列，这将帮助你最少减少20倍的I/O消耗。
- 由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。
- 由于I/O的降低，这将帮助更多的数据被系统缓存。
例如，查询«统计每个广告平台的记录数量»需要读取«广告平台ID»这一列，它在未压缩的情况下需要1个字节进行存储。如果大部分流量不是来自广告平台，那么这一列至少可以以十倍的压缩率被压缩。当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节(未压缩数据)每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。
CPU
由于执行一个查询需要处理大量的行，因此在整个向量上执行所有操作将比在每一行上执行所有操作更加高效。同时这将有助于实现一个几乎没有调用成本的查询引擎。如果你不这样做，使用任何一个机械硬盘，查询引擎都不可避免的停止CPU进行等待。所以，在数据按列存储并且按列执行是很有意义的。
有两种方法可以做到这一点：
- 向量引擎：所有的操作都是为向量而不是为单个值编写的。这意味着多个操作之间的不再需要频繁的调用，并且调用的成本基本可以忽略不计。操作代码包含一个优化的内部循环。
- 代码生成：生成一段代码，包含查询中的所有操作。
这是不应该在一个通用数据库中实现的，因为这在运行简单查询时是没有意义的。但是也有例外，例如，MemSQL使用代码生成来减少处理SQL查询的延迟(只是为了比较，分析型数据库通常需要优化的是吞吐而不是延迟)。
请注意，为了提高CPU效率，查询语言必须是声明型的(SQL或MDX)， 或者至少一个向量(J，K)。 查询应该只包含隐式循环，允许进行优化。
ClickHouse的特性
真正的列式数据库管理系统
在一个真正的列式数据库管理系统中，除了数据本身外不应该存在其他额外的数据。这意味着为了避免在值旁边存储它们的长度«number»，你必须支持固定长度数值类型。例如，10亿个UInt8类型的数据在未压缩的情况下大约消耗1GB左右的空间，如果不是这样的话，这将对CPU的使用产生强烈影响。即使是在未压缩的情况下，紧凑的存储数据也是非常重要的，因为解压缩的速度主要取决于未压缩数据的大小。
这是非常值得注意的，因为在一些其他系统中也可以将不同的列分别进行存储，但由于对其他场景进行的优化，使其无法有效的处理分析查询。例如： HBase，BigTable，Cassandra，HyperTable。在这些系统中，你可以得到每秒数十万的吞吐能力，但是无法得到每秒几亿行的吞吐能力。
需要说明的是，ClickHouse不单单是一个数据库， 它是一个数据库管理系统。因为它允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询，而无需重新配置或重启服务。
数据压缩
在一些列式数据库管理系统中(例如：InfiniDB CE 和 MonetDB) 并没有使用数据压缩。但是, 若想达到比较优异的性能，数据压缩确实起到了至关重要的作用。
数据的磁盘存储
许多的列式数据库(如 SAP HANA, Google PowerDrill)只能在内存中工作，这种方式会造成比实际更多的设备预算。ClickHouse被设计用于工作在传统磁盘上的系统，它提供每GB更低的存储成本，但如果有可以使用SSD和内存，它也会合理的利用这些资源。
多核心并行处理
ClickHouse会使用服务器上一切可用的资源，从而以最自然的方式并行处理大型查询。
多服务器分布式处理
上面提到的列式数据库管理系统中，几乎没有一个支持分布式的查询处理。
在ClickHouse中，数据可以保存在不同的shard上，每一个shard都由一组用于容错的replica组成，查询可以并行地在所有shard上进行处理。这些对用户来说是透明的
支持SQL
ClickHouse支持基于SQL的声明式查询语言，该语言大部分情况下是与SQL标准兼容的。
支持的查询包括 GROUP BY，ORDER BY，IN，JOIN以及非相关子查询。
不支持窗口函数和相关子查询。
向量引擎
为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理，这样可以更加高效地使用CPU。
实时的数据更新
ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。
索引
按照主键对数据进行排序，这将帮助ClickHouse在几十毫秒以内完成对数据特定值或范围的查找。
适合在线查询
在线查询意味着在没有对数据做任何预处理的情况下以极低的延迟处理查询并将结果加载到用户的页面中。
支持近似计算
ClickHouse提供各种各样在允许牺牲数据精度的情况下对查询进行加速的方法：
- 用于近似计算的各类聚合函数，如：distinct values, medians, quantiles
- 基于数据的部分样本进行近似查询。这时，仅会从磁盘检索少部分比例的数据。
- 不使用全部的聚合条件，通过随机选择有限个数据聚合条件进行聚合。这在数据聚合条件满足某些分布条件下，在提供相当准确的聚合结果的同时降低了计算资源的使用。
支持数据复制和数据完整性
ClickHouse使用异步的多主复制技术。当数据被写入任何一个可用副本后，系统会在后台将数据分发给其他副本，以保证系统在不同副本上保持相同的数据。在大多数情况下ClickHouse能在故障后自动恢复，在一些少数的复杂情况下需要手动恢复。
更多信息，参见 数据复制。
限制
- 没有完整的事务支持。
- 缺少高频率，低延迟的修改或删除已存在数据的能力。仅能用于批量删除或修改数据，但这符合 GDPR。
- 稀疏索引使得ClickHouse不适合通过其键检索单行的点查询。
性能
根据Yandex的内部测试结果，ClickHouse表现出了比同类可比较产品更优的性能。你可以在 这里 查看具体的测试结果。
许多其他的测试也证实这一点。你可以使用互联网搜索到它们，或者你也可以从 我们收集的部分相关连接 中查看。
单个大查询的吞吐量
吞吐量可以使用每秒处理的行数或每秒处理的字节数来衡量。如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理（对于简单的查询，速度可以达到30GB／s）。如果数据没有在page cache中的话，那么速度将取决于你的磁盘系统和数据的压缩率。例如，如果一个磁盘允许以400MB／s的速度读取数据，并且数据压缩率是3，则数据的处理速度为1.2GB/s。这意味着，如果你是在提取一个10字节的列，那么它的处理速度大约是1-2亿行每秒。
对于分布式处理，处理速度几乎是线性扩展的，但这受限于聚合或排序的结果不是那么大的情况下。
处理短查询的延迟时间
如果一个查询使用主键并且没有太多行(几十万)进行处理，并且没有查询太多的列，那么在数据被page cache缓存的情况下，它的延迟应该小于50毫秒(在最佳的情况下应该小于10毫秒)。 否则，延迟取决于数据的查找次数。如果你当前使用的是HDD，在数据没有加载的情况下，查询所需要的延迟可以通过以下公式计算得知： 查找时间（10 ms） * 查询的列的数量 * 查询的数据块的数量。
处理大量短查询的吞吐量
在相同的情况下，ClickHouse可以在单个服务器上每秒处理数百个查询（在最佳的情况下最多可以处理数千个）。但是由于这不适用于分析型场景。因此我们建议每秒最多查询100次。
数据的写入性能
我们建议每次写入不少于1000行的批量写入，或每秒不超过一个写入请求。当使用tab-separated格式将一份数据写入到MergeTree表中时，写入速度大约为50到200MB/s。如果您写入的数据每行为1Kb，那么写入的速度为50，000到200，000行每秒。如果您的行更小，那么写入速度将更高。为了提高写入性能，您可以使用多个INSERT进行并行写入，这将带来线性的性能提升。
存储引擎
- 懒惰（Lazy）
仅将表保留在RAM中 expiration_time_in_seconds 上次访问后几秒钟。 只能与日志表一起使用。
它针对存储许多小日志表进行了优化，访问之间存在较长的时间间隔。 - Mysql
MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和SELECT查询，以方便您在ClickHouse与MySQL之间进行数据交换。 - 数据库引擎（Database Engines）
您使用的所有表都是由数据库引擎所提供的
默认情况下，ClickHouse使用自己的数据库引擎，该引擎提供可配置的表引擎和所有支持的SQL语法.