大数据ClickHouse进阶(二十六)：ClickHouse数据备份

一、大数据ClickHouse进阶(二十六):ClickHouse数据备份

1、在ClickHouse中，利用副本确保数据高可用性，但副本不支持防止数据误删等操作。为了应对这类风险，ClickHouse提供了多种备份方法。以下将详细介绍几种备份方法的使用。

2、首先，对于数据体量较小的场景，可采用导出文件备份。具体操作通过执行`dump`命令，将数据导出为本地文件。数据备份后，可通过反向执行`dump`命令将数据还原到表中。

3、其次，可利用快照表进行备份。此方法需先创建与原表结构一致的表，然后使用`Insert into select`语句将原表数据复制到备份表中。若需考虑容灾，可将备份表放置于不同节点，备份SQL命令中需包含远程集群相关参数。

4、针对基于数据分区的备份，ClickHouse提供了两种方式：FREEZE与FETCH。使用FREEZE备份时，通过执行特定语法，将分区数据保存至指定目录，记录备份次数的文件会同步生成。备份后，通过ATTACH命令将分区文件恢复至表中。同样的，FETCH备份支持ReplicatedMergeTree表引擎，原理与ReplicatedMergeTree同步数据类似。备份分区后，数据将存储于本地指定目录，同样需要通过ATTACH命令实现分区恢复。

5、值得注意的是，无论使用FREEZE还是FETCH备份，都无法备份表的元数据。为了确保备份完整性，还需将元数据单独备份。元数据位于`/var/lib/ClickHouse/metadata/{database}`目录下，找到对应表的SQL文件保存。

6、综上所述，ClickHouse提供了多样化的数据备份策略，包括导出文件备份、快照表备份、基于分区的FREEZE与FETCH备份等，这些方法均能有效防止数据误删，并确保数据高可用性。通过合理选择并实施备份策略，用户可大幅提升数据安全与恢复能力。

二、阿里云数据库 ClickHouse 产品和技术解读

1、摘要：本文深入解析阿里云数据库ClickHouse产品能力与特性，包括同步MySQL库、ODPS库、本地盘及多盘性价比实例，以及自建集群上云的迁移工具。同时，介绍阿里云在云原生ClickHouse的最新进展。

2、在2023云数据库技术沙龙“MySQL x ClickHouse”专场上，阿里云数据库ClickHouse技术研发刘扬宽，分享了《阿里云数据库ClickHouse产品与技术》的核心内容。

3、刘扬宽，阿里云内部的“留白”花名持有者，拥有10余年数据存储与数据处理系统研发经验，曾在中科院计算所、中国移动苏州研发中心参与过存储系统研发工作。自2019年加入阿里云，负责内部产品的存储计算分离架构升级，在云原生ClickHouse的研发中，主要负责存储模块，针对计算层特点优化存储系统，显著提升了云原生ClickHouse的性能。

4、ClickHouse产品自2019年中旬开源，迅速在社区中获得认可，排名上升迅猛，在DB-Engine趋势图中表现亮眼。开源初期虽晚，但其热度排名遥遥领先于其他分布式数据库。

5、社区版ClickHouse采用Sharding架构，集群实例需要创建分布式表，并定义Sharding key，数据将分布至不同计算节点，通过节点副本、复制同步机制确保高可用性。

6、分布式查询链路中，用户查询数据时，需使用分布式表，并将查询分发至查询节点。节点解析后，找到对应本地表，确定集群分布式表的下载节点，将查询发送至这些节点。节点进行本地计算，将中间结果返回给Push节点，最终汇总返回给用户。

7、ClickHouse提供多种表引擎，如Meterialized MySQL使用ReplacingMergeTree进行去重，MergeTree系列为核心表引擎，支持后台合并数据并聚合运算，提高查询效率。

8、社区生态中，创建外部表引擎有利于数据从其他系统同步至ClickHouse。SQL示例展示如何创建本地表和分布式表，本地表需包含排序键，未指定分区键时，默认为整个表作为分区。用户可指定数据生命周期，告知系统哪些数据移动至冷存储或删除。

9、ClickHouse的高可用性主要通过设置副本数量实现，内部数据同步通过JK协调，支持多点写入与查询。副本数量适应不同Sharding策略需求。

10、ClickHouse专为OLAP设计，底层基于MergeTree逻辑二维表存储，每个行对应数据目录下的PART。数据块格式支持高效读取、轻索引及压缩，但点查询性能一般。

11、性能方面，ClickHouse具有高性能读取、高吞吐量与压缩比高。LSM树结构优化写入效率，P2P架构支持多种Sharding策略。后台异步执行Delete和Update操作，提升效率。

12、ClickHouse采用纯列存储，支持多种压缩算法，实现数据高效存储与查询。高可用性通过设置任意数量的副本实现，内部复制机制支持多点写入与查询。

13、在分析场景下，ClickHouse性能高，得益于硬件优化、多线程模型、向量化执行、内存友好的设计与代码重构。支持近似算法、抽样方法、丰富数据类型及窗口函数，具有查询队列与资源隔离特性。

14、ClickHouse具备预先建模能力，通过创建物化视图进行聚合计算，提升查询速度。数据格式设计细致，适用于不同场景与数据大小。

15、在不同场景下，ClickHouse提供聚合算子，针对数据类型与大小自适应使用函数处理。内存使用上，使用不同内存分配函数，优化性能。

16、处理大量数据时，ClickHouse执行UV操作表现出色。性能对比显示，相较于其他分析型数据库，ClickHouse在单表过滤、分组、聚合查询上优势显著。

17、社区版ClickHouse存在限制，如写入限制、数据一致性保证、事务支持等。计算层次的限制影响join性能，优化器对CPU优化的考虑有限。用户接口复杂，创建表需同时建立本地表与分布式表，增加学习成本。

18、运维方面，ClickHouse需要手动操作，数据不会自动重平衡，副本失败时需手动重建或恢复。缺乏实时数据迁移工具与备份恢复功能。配置管理不易，部分设置不可持久化。

19、阿里云数据库ClickHouse主打性能、成本与灵活性，为海量数据分析提供最佳解决方案。主打场景包括大宽表查询、数据hash对齐join等，提供批量更新和删除操作优化。

20、阿里云数据库ClickHouse与开源版在运维、数据生态与内核研发上有所不同。运维方面提供可视化集群管理，自动处理异常与数据迁移。容灾备份功能齐全，支持日志审计、白名单、RAM授权等安全措施。

21、水平扩缩容节点自动迁移，数据无需锁写，切换SLB时短暂切换。用户权限管理通过RAM子账号实现，支持从阿里云内部系统同步数据至ClickHouse。

22、内核优化方面，支持分层存储与可分离MPP架构功能，提供用户友好的设计和优化建议。数据冷热分层提供成本优化方案，用户可根据数据生命周期调整存储。

23、阿里云ClickHouse支持冷热分层存储策略，数据移动至成本更低的存储层，如云盘、OSS或HDD，降低整体成本。本地盘用作小文件缓存，优化查询性能。

24、多盘存储方案提供性价比，通过RAID零或LVM构建存储结构，支持多盘聚合带宽。分层存储组合根据业务场景选择，实现冷温热数据的灵活管理。

25、为方便用户迁移自建ClickHouse集群至云端，阿里云提供迁移工具cksync，解决数据实时同步问题。配合Pass Log功能，实现数据整合与一致性。

26、云原生ClickHouse技术演进中，存储计算分离架构与多计算组实现资源高效管理，解决节点计算资源扩缩容与多租户资源隔离问题。

三、ClickHouse介绍

1、ClickHouse，一款由俄罗斯Yandex公司于2016年开源的用于在线分析处理查询（OLAP）的MPP架构列式存储数据库（DBMS）。它的全名是Click Stream，Data WareHouse，具有强大的用户行为分析能力和流批一体特性。ClickHouse以本地附加存储作为存储方式，拥有线性扩展和可靠性保障，支持分片+复制。

2、列式存储在数据库设计中具有明显优势。相较于行式存储，列式存储能够更高效地处理大量数据中的特定查询，例如查询所有人的年龄，它避免了不必要的数据遍历，提高了查询效率。

3、ClickHouse提供几乎覆盖标准SQL的大部分语法，包括DDL和DML，以及配套的函数和用户管理权限等，支持数据的备份与恢复，具备强大的DBMS功能。

4、它提供多样化的引擎类型，包括合并树、日志、接口和其他类引擎，总数达20多种。此外，ClickHouse采用类LSM Tree结构，提供高吞吐量的写入能力，利用顺序写入优化磁盘性能，通过后台的合并操作，实现数据的高效管理和维护。

5、ClickHouse通过数据分区和多线程处理实现极致的并行处理能力，每个partition由多个索引粒度和CPU核心共同处理，单条查询能够充分利用所有CPU资源，有效降低查询延时。

6、ClickHouse在单表查询速度上优于关联查询，关联查询时会将右表加载到内存，进一步提升查询效率。同时，它利用C++的硬件优势，摒弃Hadoop生态，数据底层以列式存储，支持向量化处理和预先设计运算模型，为数据建立多级索引，使用大量算法优化数据处理流程。

7、引擎在ClickHouse中扮演着核心角色，决定了数据的存储位置、结构、表的特征以及是否支持并发操作等关键特性。支持的数据库引擎有5种，而表引擎则决定了数据的存储方式和表的特征。

8、若想深入了解ClickHouse，推荐阅读相关书籍，以获取更详尽的技术知识和实践经验。