Clickhouse 分布式表&本地表 &ClickHouse实现时序数据管理和挖掘

一、CK 分布式表和本地表

（1）CK是一个纯列式存储的数据库，一个列就是硬盘上的一个或多个文件（多个分区有多个文件），关于列式存储这里就不展开了，总之列存对于分析来讲好处更大，因为每个列单独存储，所以每一列数据可以压缩，不仅节省了硬盘，还可以降低磁盘IO。

（2）CK是多核并行处理的，为了充分利用CPU资源，多线程和多核必不可少，同时向量化执行也会大幅提高速度。

（3）提供SQL查询接口，CK的客户端连接方式分为HTTP和TCP，TCP更加底层和高效，HTTP更容易使用和扩展，一般来说HTTP足矣，社区已经有很多各种语言的连接客户端。

（4）CK不支持事务，大数据场景下对事务的要求没这么高。

（5）不建议按行更新和删除，CK的删除操作也会转化为增加操作，粒度太低严重影响效率。

生产环境中通常是使用集群部署，CK的集群与Hadoop等集群稍微有些不一样。如图所示，CK集群共包含以下几个关键概念:

（1）CK实例。可以一台主机上起多个CK实例，端口不同即可，也可以一台主机一个CK实例。

（2）分片。数据的水平划分，例如随机划分时，图5中每个分片各有大约一半数据。

（3）副本。数据的冗余备份，同时也可作为查询节点。多个副本同时提供数据查询服务，能够加快数据的查询效率，提高并发度。图5中CK实例1和示例3存储了相同数据。

（4）多主集群模式。CK的每个实例都可以叫做副本，每个实体都可以提供查询，不区分主从，只是在写入数据时会在每个分片里临时选一个主副本，来提供数据同步服务，具体见下文中的写入过程。

ck的表分为两种:

• 分布式表

  一个逻辑上的表, 可以理解为数据库中的视图, 一般查询都查询分布式表. 分布式表引擎会将我们的查询请求路由本地表进行查询, 然后进行汇总最终返回给用户.

• 本地表:

  实际存储数据的表

1、Replication & Sharding

ClickHouse像ElasticSearch一样具有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询，使用很方便。ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与ZooKeeper实现了复制表机制，成为其高可用的基础。

 2、一般 不写分布式表的原因

1. 分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts, 并转发数据到其它服务器, 会引起服务器间网络流量增加、服务器merge的工作量增加, 导致写入速度变慢, 并且增加了Too many parts的可能性.
2. 数据的一致性问题, 先在分布式表所在的机器进行落盘, 然后异步的发送到本地表所在机器进行存储，中间没有一致性的校验, 而且在分布式表所在机器时如果机器出现down机, 会存在数据丢失风险.
3. 数据写入默认是异步的，短时间内可能造成不一致.
4. 对zookeeper的压力比较大(待验证). 没经过正式测试, 只是看到了有人提出.

3、Replicated Table & ReplicatedMergeTree Engines

ClickHouse的副本机制之所以叫“复制表”，是因为它工作在表级别，而不是集群级别（如HDFS）。也就是说，用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用，每张表的分片与副本都是互相独立的。

目前支持复制表的引擎是ReplicatedMergeTree引擎族，它与平时最常用的MergeTree引擎族是正交的，如下图所示。

不同于HDFS的副本机制(基于集群实现), Clickhouse的副本机制是基于表实现的. 用户在创建每张表的时候, 可以决定该表是否高可用.

Local_table

CREATE TABLE IF NOT EXISTS {local_table} ({columns}) 
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/#_tenant_id_#/#__appname__#/#_at_date_#/{shard}/hits', '{replica}')
partition by toString(_at_date_) sample by intHash64(toInt64(toDateTime(_at_timestamp_)))
order by (_at_date_, _at_timestamp_, intHash64(toInt64(toDateTime(_at_timestamp_))))

ReplicatedMergeTree

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.events_local ON CLUSTER '{cluster}' (
  ts_date Date,
  ts_date_time DateTime,
  user_id Int64,
  event_type String,
  site_id Int64,
  groupon_id Int64,
  category_id Int64,
  merchandise_id Int64,
  search_text String
  -- A lot more columns...
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/test/events_local','{replica}')
PARTITION BY ts_date
ORDER BY (ts_date_time,site_id,event_type)
SETTINGS index_granularity = 8192;

其中，ON CLUSTER语法表示分布式DDL，即执行一次就可在集群所有实例上创建同样的本地表。集群标识符{cluster}、分片标识符{shard}和副本标识符{replica}来自之前提到过的复制表宏配置，即config.xml中一节的内容，配合ON CLUSTER语法一同使用，可以避免建表时在每个实例上反复修改这些值。

ReplicatedMergeTree引擎族接收两个参数：

• ZK中该表相关数据的存储路径，ClickHouse官方建议规范化，如上面的格式/clickhouse/tables/{shard}/[database_name]/[table_name]。
• 副本名称，一般用{replica}即可。

支持复制表的引擎都是ReplicatedMergeTree引擎族, 具体可以查看官网:

Data Replication

作者：张永清 来源于博客园https://www.cnblogs.com/laoqing/p/15954171.html

ReplicatedMergeTree引擎族接收两个参数:

• ZK中该表相关数据的存储路径, ClickHouse官方建议规范化, 例如: /clickhouse/tables/{shard}/[database_name]/[table_name].
• 副本名称, 一般用{replica}即可.

ReplicatedMergeTree引擎族非常依赖于zookeeper, 它在zookeeper中存储了大量的数据:

表结构信息、元数据、操作日志、副本状态、数据块校验值、数据part merge过程中的选主信息...

同时, zookeeper又在复制表急之下扮演了三种角色:

元数据存储、日志框架、分布式协调服务

可以说当使用了ReplicatedMergeTree时, zookeeper压力特别重, 一定要保证zookeeper集群的高可用和资源.

3.1. 数据同步的流程

ReplicatedMergeTree引擎族在ZK中存储大量数据，包括且不限于表结构信息、元数据、操作日志、副本状态、数据块校验值、数据part merge过程中的选主信息等等。可见，ZK在复制表机制下扮演了元数据存储、日志框架、分布式协调服务三重角色，任务很重，所以需要额外保证ZK集群的可用性以及资源（尤其是硬盘资源）。

下图大致示出复制表执行插入操作时的流程（internal_replication配置项为true）。即先写入一个副本，再通过config.xml中配置的interserver HTTP port端口（默认是9009）将数据复制到其他实例上去，同时更新ZK集群上记录的信息。

1. 写入到一个节点
2. 通过interserver HTTP port端口同步到其他实例上
3. 更新zookeeper集群记录的信息

3.2. 重度依赖Zookeeper导致的问题

ck的replicatedMergeTree引擎方案有太多的信息存储在zk上, 当数据量增大, ck节点数增多, 会导致服务非常不稳定, 目前我们的ck集群规模还小, 这个问题还不严重, 但依旧会出现很多和zk有关的问题(详见遇到的问题).

实际上 ClickHouse 把 ZK 当成了三种服务的结合, 而不仅把它当作一个 Coordinate service(协调服务), 可能这也是大家使用 ZK 的常用用法。ClickHouse 还会把它当作 Log Service(日志服务)，很多行为日志等数字的信息也会存在 ZK 上；还会作为表的 catalog service(元数据存储)，像表的一些 schema 信息也会在 ZK 上做校验，这就会导致 ZK 上接入的数量与数据总量会成线性关系。

作者：张永清 来源于博客园https://www.cnblogs.com/laoqing/p/15954171.html

目前针对这个问题, clickhouse社区提出了一个mini checksum方案, 但是这并没有彻底解决 znode 与数据量成线性关系的问题. 目前看到比较好的方案是字节的:

我们就基于 MergeTree 存储引擎开发了一套自己的高可用方案。我们的想法很简单，就是把更多 ZK 上的信息卸载下来，ZK 只作为 coordinate Service。只让它做三件简单的事情：行为日志的 Sequence Number 分配、Block ID 的分配和数据的元信息，这样就能保证数据和行为在全局内是唯一的。

关于节点，它维护自身的数据信息和行为日志信息，Log 和数据的信息在一个 shard 内部的副本之间，通过 Gossip 协议进行交互。我们保留了原生的 multi-master 写入特性，这样多个副本都是可以写的，好处就是能够简化数据导入。图 6 是一个简单的框架图。

以这个图为例，如果往 Replica 1 上写，它会从 ZK 上获得一个 ID，就是 Log ID，然后把这些行为和 Log Push 到集群内部 shard 内部活着的副本上去，然后当其他副本收到这些信息之后，它会主动去 Pull 数据，实现数据的最终一致性。我们现在所有集群加起来 znode 数不超过三百万，服务的高可用基本上得到了保障，压力也不会随着数据增加而增加。

4、Distributed Table & Distributed Engine

ClickHouse分布式表的本质并不是一张表，而是一些本地物理表（分片）的分布式视图，本身并不存储数据。

支持分布式表的引擎是Distributed，建表DDL语句示例如下，_all只是分布式表名比较通用的后缀而已。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.events_all ON CLUSTER sht_ck_cluster_1
AS test.events_local
ENGINE = Distributed(sht_ck_cluster_1,test,events_local,rand());

Distributed引擎需要以下几个参数：

• 集群标识符
  注意不是复制表宏中的标识符，而是中指定的那个。
• 本地表所在的数据库名称
• 本地表名称
• （可选的）分片键（sharding key）
  该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落到哪个物理表上。它可以是表中一列的原始数据（如site_id），也可以是函数调用的结果，如上面的SQL语句采用了随机值rand()。注意该键要尽量保证数据均匀分布，另外一个常用的操作是采用区分度较高的列的哈希值，如intHash64(user_id)。

在分布式表上执行查询的流程简图如下所示。发出查询后，各个实例之间会交换自己持有的分片的表数据，最终汇总到同一个实例上返回给用户。

而在写入时，我们有两种选择：一是写分布式表，二是写underlying的本地表。孰优孰劣呢？

直接写分布式表的优点自然是可以让ClickHouse控制数据到分片的路由，缺点就多一些：

• 数据是先写到一个分布式表的实例中并缓存起来，再逐渐分发到各个分片上去，实际是双写了数据（写入放大），浪费资源；
• 数据写入默认是异步的，短时间内可能造成不一致；
• 目标表中会产生较多的小parts，使merge（即compaction）过程压力增大。

相对而言，直接写本地表是同步操作，更快，parts的大小也比较合适，但是就要求应用层额外实现sharding和路由逻辑，如轮询或者随机等。

 在生产环境中总是推荐写本地表、读分布式表，采用了随机路由，部分代码如下

 private Request buildRequest(ClickhouseRequestBlank requestBlank) {
        String resultCSV = String.join(" , ", requestBlank.getValues());
        String query = String.format("INSERT INTO %s VALUES %s", requestBlank.getTargetTable(), resultCSV);
        String host = sinkSettings.getClickhouseClusterSettings().getRandomHostUrl();

        BoundRequestBuilder builder = asyncHttpClient
                .preparePost(host)
                .setHeader(HttpHeaders.Names.CONTENT_TYPE, "text/plain; charset=utf-8")
                .setBody(query);

        if (sinkSettings.getClickhouseClusterSettings().isAuthorizationRequired()) {
            builder.setHeader(HttpHeaders.Names.AUTHORIZATION, "Basic " + sinkSettings.getClickhouseClusterSettings().getCredentials());
        }

        return builder.build();
    }

    public String getRandomHostUrl() {
        currentHostId = ThreadLocalRandom.current().nextInt(hostsWithPorts.size());
        return hostsWithPorts.get(currentHostId);
    }

完整代码参考：https://github.com/ivi-ru/flink-clickhouse-sink

作者：张永清 来源于博客园https://www.cnblogs.com/laoqing/p/15954171.html

二、ClickHouse实现时序数据管理和挖掘

ClickHouse在时序数据库上的能力体现：

（1）时间：时间是必不可少的，按照时间分区能够大幅降低数据扫描范围；

（2）过滤：对条件的过滤一般基于某些列，对于列式存储来说优势明显；

（3）降采样：对于时序来说非常重要的功能，可以通过聚合实现，CK自带时间各个粒度的时间转换函数以及强大的聚合能力，可以满足要求；

（4）分析挖掘：可以开发扩展的函数来支持。

另外CK作为一个大数据系统，也满足以下基础要求：

（1）高吞吐写入；

（2）海量数据存储：冷热备份，TTL；

（3）高效实时的查询；

（4）高可用；

（5）可扩展性：可以实现自定义开发；

（6）易于使用：提供了JDBC和HTTP接口；

（7）易于维护：数据迁移方便，恢复容易，后续可能会将依赖的ZK去掉，内置分布式功能。

时序查询场景会有很多聚合查询，对于特定场景，如果使用的非常频繁且数据量非常大，我们可以采用物化视图进行预聚合，然后查询物化视图

三、ClickHouse的监控

我们比较推荐使用grafana+prometheus 来进行监控：

github地址：GitHub - 597365581/clickhouse_exporter: This is a simple server that periodically scrapes ClickHouse stats and exports them via HTTP for Prometheus(https://prometheus.io/) consumption.

未完待续，敬请期待.....

参考# 

Clickhouse Overview

ClickHouse复制表、分布式表机制与使用方法

最快开源 OLAP 引擎！ ClickHouse 在头条的技术演进

作者的原创文章，转载须注明出处。原创文章归作者所有，欢迎转载，但是保留版权。对于转载了博主的原创文章，不标注出处的，作者将依法追究版权，请尊重作者的成果。