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浅淡 Apache Kylin 与 ClickHouse 的对比

作者简介

周耀，Kyligence 解决方案架构师，Apache Kylin、Apache Superset Contributor。

Apache Kylin 和 ClickHouse 都是目前市场流行的大数据 OLAP 引擎；Kylin 最初由 eBay 中国研发中心开发，2014 年开源并贡献给 Apache 软件基金会，凭借着亚秒级查询的能力和超高的并发查询能力，被许多大厂所采用，包括美团，滴滴，携程，贝壳找房，腾讯，58同城等；

OLAP 领域这两年炙手可热的 ClickHouse，由俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发，于2016年开源，典型用户包括字节跳动、新浪、腾讯等知名企业。

这两种 OLAP 引擎有什么差异，各自有什么优势，如何选择？本文将尝试从技术原理、存储结构、优化方法和优势场景等方面，对比这两种 OLAP 引擎，为大家的技术选型提供一些参考。

技术原理

技术原理方面，我们主要从架构和生态两方面做个比较。

1.1 技术架构

Kylin 是基于 Hadoop 的 MOLAP (Multi-dimensional OLAP) 技术，核心技术是 OLAP Cube；与传统 MOLAP 技术不同，Kylin 运行在 Hadoop 这个功能强大、扩展性强的平台上，从而可以支持海量 (TB到PB) 的数据；它将预计算（通过 MapReduce 或 Spark 执行）好的多维 Cube 导入到 HBase 这个低延迟的分布式数据库中，从而可以实现亚秒级的查询响应；最近的 Kylin 4 开始使用 Spark + Parquet 来替换 HBase，从而进一步简化架构。由于大量的聚合计算在离线任务（Cube 构建）过程中已经完成，所以执行 SQL 查询时，它不需要再访问原始数据，而是直接利用索引结合聚合结果再二次计算，性能比访问原始数据高百倍甚至千倍；由于 CPU 使用率低，它可以支持较高的并发量，尤其适合自助分析、固定报表等多用户、交互式分析的场景。

ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP （Relational OLAP）分析引擎，各节点职责对等，各自负责一部分数据的处理（shared nothing），开发了向量化执行引擎，利用日志合并树、稀疏索引与 CPU 的 SIMD（单指令多数据，Single Instruction Multiple Data）等特性，充分发挥硬件优势，达到高效计算的目的。因此当 ClickHouse 面对大数据量计算的场景，通常能达到 CPU 性能的极限。

1. 2 技术生态

Kylin 采用 Java 编写，充分融入 Hadoop 生态系统，使用 HDFS 做分布式存储，计算引擎可选 MapReduce、Spark、Flink；存储引擎可选 HBase、Parquet（结合 Spark)。源数据接入支持 Hive、Kafka、RDBMS 等，多节点协调依赖 Zookeeper；兼容 Hive 元数据，Kylin 只支持 SELECT 查询，schema 的修改等都需要在 Hive 中完成，然后同步到 Kylin；建模等操作通过 Web UI 完成，任务调度通过 Rest API 进行，Web UI 上可以查看任务进度。

ClickHouse 采用 C++ 编写，自成一套体系，对第三方工具依赖少。支持较完整的 DDL 和 DML，大部分操作可以通过命令行结合 SQL 就可以完成；分布式集群依赖 Zookeper 管理，单节点不用依赖 Zookeper，大部分配置需要通过修改配置文件完成。

存储

Kylin 采用 Hadoop 生态的 HBase 或 Parquet 做存储结构，依靠 HBase 的 rowkey 索引或 Parquet 的 Row group 稀疏索引来做查询提速，使用 HBase Region Server 或 Spark executor 做分布式并行计算。ClickHouse 自己管理数据存储，它的存储特点包括：MergeTree 作主要的存储结构，数据压缩分块，稀疏索引等。下面将针对两者的引擎做详细对比。

2.1 Kylin 的存储结构

Kylin 通过预聚合计算出多维 Cube 数据，查询的时候根据查询条件，动态选择最优的 Cuboid （类似于物化视图），这会极大减小 CPU 计算量和 IO 的读取量。

在 Cube 构建过程中，Kylin 将维度值进行一定的编码压缩如字典编码，力图最小化数据存储；由于 Kylin 的存储引擎和构建引擎都是可插拔式的，对于不同的存储引擎，存储结构也有所差异。

HBase 存储

在使用 HBase 作为存储引擎的情况下，在预计算时会对各个维度进行编码，保证维度值长度固定，并且在生成 hfile 时把计算结果中的维度拼接成 rowkey，聚合值作为 value。维度的顺序决定 rowkey 的设计，也会直接影响查询的效率。

Parquet 存储引擎

在使用 Parquet 作为存储格式时则会直接存储维度值和聚合值，而不需要进行编码和 rowkey 拼接。在存成 Parquet 之前，计算引擎会根据维度对计算结果进行排序，维度字段越是靠前，那么在其上的过滤效率也就越高。另外在同一个分区下 shard 的数量和 parquet 文件的 row group 数量也同样会影响查询的效率。

2.2 ClickHouse 的存储结构

ClickHouse 在创建表结构的时候一般要求用户指定分区列。采用数据压缩和纯粹的列式存储技术，使用 Mergetree 对每一列单独存储并压缩分块，

同时数据总会以片段的形式写入磁盘，当满足一定条件后 ClickHouse 会通过后台线程定期合并这些数据片段。

当数据量持续增大，ClickHouse，会针对分区目录的数据进行合并，提高数据扫描的效率。

同时 ClickHouse 针对每个数据块，提供稀疏索引。在处理查询请求的时候，就能够利用稀疏索引，减少数据扫描起到加速作用。

优化方法

Kylin 和 ClickHouse 都是大数据处理系统，当数据量级持续增大的时候，采用合适的优化方法往往能事半功倍，极大地降低查询响应时间，减少存储空间，提升查询性能。由于二者的计算系统和存储系统不同，因此采用的优化方式也不一样，下一小节将着重分析 Kylin 和 ClickHouse 两者的优化方法。

3.1 Kylin 的优化方法

Kylin 的核心原理是预计算，正如第一小节技术原理所说：Kylin 的计算引擎用 Apache Spark，MapReduce；存储用 HBase，Parquet；SQL 解析和后计算用 Apache Calcite。Kylin 的核心技术是研发了一系列的优化方法，来帮助解决维度爆炸和扫描数据过多的问题，这些方法包括：设置聚合组，设置联合维度，设置衍生维度，设置维度表快照，设置 Rowkey 顺序，设置 shard by 列等。

设置聚合组：通过聚合组进行剪枝，减少不必要的预计算组合；
设置联合维度：将经常成对出现的维度组合放在一起，减少不必要的预计算；
设置衍生维度：将能通过其他维度计算出来的维度（例如年，月，日能通过日期计算出来）设置为衍生维度，减少不必要的预计算；
设置维度表快照：放入内存现算，减少占用的存储空间；
字典编码：减少占用的存储空间；
RowKey 编码，设置 shard by 列：通过减少数据扫描的行数，加速查询效率

3.2 ClickHouse 优化方法

MPP 架构的系统最常见的优化方式就是分库分表，类似的，ClickHouse 最常见的优化方式包括设置分区和分片，此外 ClickHouse 也包括一些特有的引擎。总结归纳下来，这些优化方法包括：

用平表结构，代替多表 Join，避免昂贵的 Join 操作和数据混洗
设置合理的分区键，排序键，二级索引，减少数据扫描
搭建 ClickHouse 分布式集群增加分片和副本，添加计算资源
结合物化视图，适当采用 SummingMergetree，AggregateMergetree 等以预计算为核心的引擎

随着后面性能和并发的要求越来越高，对机器的资源消耗也越来越大。在 ClickHouse 的官方网站文档中建议 ClickHouse 的并发数不超过 100，当并发要求高，为减少 ClickHouse 的资源消耗，可以结合 ClickHouse 的一些特殊引擎进行优化。

特殊引擎中最常用的是 SummingMergetree 和 AggregateMergetree，这两种数据结构是从 Mergetree 中派生而来，本质是通过预计算将需要查询的数据提前算出来，保存在 ClickHouse 中，这样查询的时候就能进一步减少资源消耗。

从使用原理来看 SummingMergetree 和 AggregateMergetree 与 Kylin 的Cube有异曲同工之妙。但是当维度过多的时候，管理很多个物化视图是不现实的做法，存在管理成本高等问题。与 ClickHouse 不同，Kylin 提供一系列简单直接的优化方法，来避免维度爆炸的问题。

可以看到，ClickHouse 和 Kylin 都提供一些方法减少存储占用的空间，降低查询时扫描数据的行数。通常认为：对 ClickHouse 和 Kylin 进行适当优化，都能在大数据量场景下满足业务需求。ClickHouse 采用 MPP 现算，Kylin 采用预计算，由于两者采用的技术路线不同因此相应优势场景也不同。

优势场景

Kylin 因为采用预计算技术，适合有固定模式的聚合查询，例如：SQL 中的 join、group by、where条件模式比较固定等，数据量越大，使用 Kylin 的优势越明显；特别的，Kylin 在去重（count distinct）、Top N、Percentile 等场景的优势尤为巨大，大量使用在 Dashboard、各类报表、大屏展示、流量统计、用户行为分析等场景。美团、极光、贝壳找房等使用 Kylin 构建了他们的数据服务平台，每日提供高达数百万到数千万次的查询服务，且大部分查询可以在 2 - 3 秒内完成。这样的高并发场景几乎没有更好的替代方案。

ClickHouse 因为采用 MPP 架构现场计算能力很强，当查询请求比较灵活，或者有明细查询需求，并发量不大的时候比较适用。场景包括：非常多列且 where 条件随意组合的用户标签筛选，并发量不大的复杂即席查询等。如果数据量和访问量较大，需要部署分布式 ClickHouse 集群，这时候对运维的挑战会比较高。

如果有些查询非常灵活，但不经常查，采用现算就比较节省资源，由于查询量少，即使每个查询消耗计算资源大整体来说也可以是划算的。如果有些查询有固定的模式，查询量较大就更适合 Kylin，因为查询量大，利用大的计算资源将计算结果保存，前期的计算成本能够摊薄每个查询中，因此是最经济的。

总结

本文就技术原理，存储结构，优化方法及优势场景，对 Kylin 和 ClickHouse 进行了对比。

技术原理方面：ClickHouse 采用 MPP + Shared nothing 架构，查询比较灵活，安装部署和操作简便，由于数据存储在本地，扩容和运维相对较麻烦；Kylin 采用 MOLAP 预计算，基于 Hadoop，计算与存储分离（特别是使用 Parquet 存储后）、Shared storage 的架构，更适合场景相对固定但数据体量很大的场景，基于 Hadoop 便于与现有大数据平台融合，也便于水平伸缩（特别是从 HBase 升级为 Spark + Parquet 后）。

存储结构方面：ClickHouse 存储明细数据，特点包括MergeTree 存储结构和稀疏索引，在明细之上可以进一步创建聚合表来加速性能；Kylin 采用预聚合以及 HBase 或 Parquet 做存储，物化视图对查询透明，聚合查询非常高效但不支持明细查询。

优化方法方面：ClickHouse 包括分区分片和二级索引等优化手段， Kylin 采用聚合组、联合维度、衍生维度、层级维度，以及 rowkey 排序等优化手段

优势场景方面：ClickHouse 通常适合几亿~几十亿量级的灵活查询（更多量级也支持只是集群运维难度会加大）。Kylin 则更适合几十亿~百亿以上的相对固定的查询场景。

下图是一个多方面的汇总：

综合下来， Kylin 和 ClickHouse 有各种使用的领域和场景。现代数据分析领域没有一种能适应所有场景的分析引擎。企业需要根据自己的业务场景，选择合适的工具解决具体问题。希望本文能够帮助企业做出合适的技术选型。

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