ClickHouse（一）：ClickHouse介绍及OLAP场景特征

目录

1. ClickHouse与其特性

​​​​​​​2. 什么是ClickHouse

​​​​​​​3. OLAP场景的特征

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​​​​​​​1. ClickHouse与其特性

在大数据处理场景中，流处理和批处理使用到的技术大致如下：

批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理，也可以直接将数据抽取到Hive数仓中，一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中，然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析，如果涉及到的分析业务非常复杂，可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析，这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等，供后续查询使用。一般在数仓构建中，如果指标存入Hive中，我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据，如果有大量结果数据后期不需要聚合查询，也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。

对于大多数企业构建数仓之后，会将结果存入到Hive中的DM层中。DM层数据存入的是与业务强相关的报表数据，DM层数据是由数仓中DWS层主题宽表聚合统计得到，这种报表层设计适合查询固定的场景。对于一些查询需求多变场景，我们也可以使用impala来直接将主题宽表数据基于内存进行交互式查询，对web或者数据分析做到交互式返回结果，使用impala对内存开销非常大。还有另外一种方式是使用Kylin进行预计算，将结果提前计算好存入Hbase中，以供后续交互式查询结果，Kylin是使用空间获取时间的一种方式，预先将各种维度组合对应的度量计算出来存入HBase,用户写SQL交互式查询的是HBase中预计算好的结果数据。最后将数据分析结果可以直接对web以接口服务提供使用或者公司内部使用可视化工具展示使用。

以上无论批处理过程还是流处理过程，使用到的技术几乎离不开Hadoop生态圈。

​​​​​​​2. 什么是ClickHouse

ClickHouse是一个开源的，用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS-database manager system）, 它是面向列的，并允许使用SQL查询，实时生成分析报告。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse，简称ClickHouse。

ClickHouse不是一个单一的数据库,它允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器。ClickHouse同时支持列式存储和数据压缩，这是对于一款高性能数据库来说是必不可少的特性。一个非常流行的观点认为，如果你想让查询变得更快，最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小，而列式存储和数据压缩就可以帮助我们实现上述两点，列式存储和数据压缩通常是伴生的，因为一般来说列式存储是数据压缩的前提。

​​​​​​​3. OLAP场景的特征

1. 绝大多数是读请求。
2. 数据以相当大的批次(> 1000行)更新，而不是单行更新;或者根本没有更新。
3. 已添加到数据库的数据不能修改。
4. 对于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。
5. 宽表，即每个表包含着大量的列。
6. 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少)。
7. 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒。
8. 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)。
9. 处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行)。
10. 事务不是必须的。
11. 对数据一致性要求低。有副本情况下，写入一个即可，后台自动同步。
12. 每个查询有一个大表。除了他以外，其他的都很小。
13. 查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合于单个服务器的RAM中。

通过以上OLAP场景分析特点很容易可以看出，OLAP场景与其他通常业务场景(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场景，并不是非常完美的适用方案。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。

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