clickhouse是什么数据库

一、clickhouse是什么数据库

1、ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，专门设计用于处理大规模数据分析和OLAP（在线分析处理）工作负载。

2、ClickHouse最初由俄罗斯的Yandex公司开发，并于2016年发布为开源项目。它以其高性能和快速处理复杂分析查询的能力而著称。通过使用多核CPU和高度优化的查询执行引擎，ClickHouse能够处理非常大的数据集，并且每台服务器每秒可以处理数亿至数十亿多行和数十千兆字节的数据。这种出色的性能使得ClickHouse成为处理大规模数据分析和实时报告的理想选择。

3、作为一个列式数据库，ClickHouse在数据存储和查询处理方面有着独特的优势。在ClickHouse中，数据是按列存储的，而不是按行。这种存储方式使得在查询时只需读取必要的列，从而减少了数据读取量，提高了查询效率。此外，ClickHouse还支持数据压缩和多核并行处理，进一步提升了性能。它还具有分布式架构，可以轻松扩展到多个节点，以处理更大规模的数据集，并确保高可用性和可伸缩性。

4、ClickHouse的应用场景非常广泛。它可以作为企业数据仓库，用于存储和分析大规模的历史数据，帮助发现数据中的趋势和洞察。同时，它也可以用于构建实时报告和仪表盘，通过实时数据导入和快速查询执行，助力业务决策者实时监控业务绩效。此外，在广告分析、日志分析、事件追踪以及时序数据分析等领域，ClickHouse也发挥着重要的作用。

5、总的来说，ClickHouse是一个高性能、易扩展且功能强大的列式数据库管理系统，专为大规模数据分析和OLAP场景设计。其独特的列式存储和优化的查询执行引擎使其能够快速处理复杂的分析查询，满足各种业务场景的需求。

二、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。

三、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。