查询提升200倍,ClickHouse你值得拥有!

微信小助手 21天前 ⋅ 88 阅读

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来源:https://juejin.im/post/6863283398727860238

一、ClickHouse 是什么?

ClickHouse:是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)

我们首先理清一些基础概念

  • OLTP:是传统的关系型数据库,主要操作增删改查,强调事务一致性,比如银行系统、电商系统

  • OLAP:是仓库型数据库,主要是读取数据,做复杂数据分析,侧重技术决策支持,提供直观简单的结果

接着我们用图示,来理解一下 列式数据库行式数据库 区别

在传统的行式数据库系统中(MySQL、Postgres和MS SQL Server),数据按如下顺序存储:


在列式数据库系统中(ClickHouse),数据按如下的顺序存储:

两者在存储方式上对比:

以上是ClickHouse基本介绍,更多可以查阅

官方手册: https://clickhouse.tech/docs/zh/

二、业务问题

业务端现有存储在Mysql中,5000万数据量的大表及两个辅表,单次联表查询开销在3min+,执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化,成效较低,因此决定借助ClickHouse来解决此问题

最终通过优化, 查询时间降低至1s内,查询效率提升200倍!

希望通过本文,可以帮助大家快速掌握这一利器,并能在实践中少走弯路。

三、ClickHouse实践

1.Mac下的Clickhouse安装

我是通过docker安装:

查看教程:https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194

也可以下载CK编译安装,相对麻烦一些。

2.数据迁移:从Mysql到ClickHouse

ClickHouse支持Mysql大多数语法,迁移成本低,目前有  五种迁移 方案:

  • create table engin mysql,映射方案数据还是在Mysql

  • insert into select from,先建表,在导入

  • create table as select from,建表同时导入

  • csv离线导入

  • streamsets

选择第三种方案做数据迁移:

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT *
FROM mysql('host:port''db''database''user''password'
3.性能测试对比
类型 数据量 表大小 查询速度
Mysql 5000万 10G 205s
ClickHouse 5000万 600MB 1s内
4.数据同步方案

临时表

新建temp中间表,将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表,再替换原ClickHouse中的表,适用数据量适度,增量和变量频繁的场景

synch

开源的同步软件推荐:

synch: https://github.com/long2ice/synch/blob/dev/README-zh.md

原理是通过Mysql的binlog日志,获取sql语句,再通过消息队列消费task

5.ClickHouse为什么快?
  • 只需要读取要计算的列数据,而非行式的整行数据读取,降低IO cost

  • 同列同类型,有十倍压缩提升,进一步降低IO

  • clickhouse根据不同存储场景,做个性化搜索算法

四、遇到的坑

1.ClickHouse与mysql数据类型差异性

用Mysql的语句查询,发现报错:

解决方案 :LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) =
toUInt32(ec.post_id),中转一下,统一无符号类型关联

2.删除或更新是异步执行,只保证最终一致性

查询CK手册发现,即便对数据一致性支持最好的Mergetree,也只是保证最终一致性:


如果对数据一致性要求较高,推荐大家做全量同步来解决


五、总结

通过ClickHouse实践,完美的解决了Mysql查询瓶颈,20亿行以下数据量级查询,90%都可以在1s内给到结果,随着数据量增加,ClickHouse同样也支持集群,大家如果感兴趣,可以积极尝试

参考资料:

  • ClickHouse官方手册

    • https://clickhouse.tech/docs/zh/)

  • ClickHouse在携程酒店应用

    • https://cloud.tencent.com/developer/article/1462633

  • ClickHouse引擎怎么选

    • https://developer.aliyun.com/article/762461


 

end



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