一、 什么是ClickHouse？

ClickHouse是一個(gè)用于聯(lián)機(jī)分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)——開源的！。ClickHouse最初是一款名為Yandex.Metrica(俄羅斯最大的搜索引擎公司)的產(chǎn)品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全稱是Click Stream,Data WareHouse，簡稱ClickHouse。

二、為啥要搞ClickHouse呢？ 搞數(shù)據(jù)分析，人家就是快！！！

2.1 ClickHouse 是列式數(shù)據(jù)庫(具體原理請看下圖)

列存儲(chǔ)索引主要在下面三個(gè)特性上提升查詢的性能：

• 行存儲(chǔ)使用逐行處理模式，每次只處理一行數(shù)據(jù)；而列存儲(chǔ)索引使用批處理模式，每次處理一批數(shù)據(jù)行。
• 行存儲(chǔ)是逐行存儲(chǔ)(Row Store)，每一個(gè)Page存儲(chǔ)多行數(shù)據(jù)，而列存儲(chǔ)(Column Store)把數(shù)據(jù)表中的每一列單獨(dú)存儲(chǔ)在Page集合中，這意味著，Page集合中存儲(chǔ)的是某一列的數(shù)據(jù)，而不是一行中所有列的數(shù)據(jù)。在讀取數(shù)據(jù)時(shí)，行存儲(chǔ)把一行的所有列都加載到內(nèi)存，即使有些列根本不會(huì)用到；而列存儲(chǔ)只把需要的列加載到內(nèi)存中，不需要的列不會(huì)被加載到內(nèi)存中。
• 列存儲(chǔ)索引自動(dòng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，由于同一行的數(shù)據(jù)具有很高的相似性，壓縮率很高，數(shù)據(jù)讀取更快速。

行式數(shù)據(jù)庫

列式數(shù)據(jù)庫

2.2 ClickHouse 是性價(jià)比最高的列式數(shù)據(jù)庫

上圖列舉了包含count、sum、group by、order by等情況的查詢對比，同等條件下，ClickHouse的查詢性能異常強(qiáng)悍：

是MySQL的839倍

是Greenplum的24倍

是Vertica的5倍

三、ClickHouse的基本嘗試——Docker 安裝 + Dbeaver客戶端使用

3.1 ClickHouse 的Docker 安裝

首先，創(chuàng)建Docker掛載目錄

mkdir /data/clickhouse

然后，直接在命令行執(zhí)行(Docker 的安裝，請執(zhí)行百度~)：

docker run -d --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 9000:9000 -p 8123:8123 --volume=/data/clickhouse:/var/lib/clickhouse yandex/clickhouse-server

備注：/data/clickhouse掛載/var/lib/clickhouse

3.2 Clickhouse Dbweaver客戶端的使用

直接到官網(wǎng)下載：https://dbeaver.io/download/

3.3 Clickhouse Python 程序的控制

首先，安裝python對應(yīng)的包

pip3 install --timeout 1000 clickhouse_driver

然后，通過Python實(shí)現(xiàn)增加，刪除，修改，以及查詢的功能

from clickhouse_driver import Client

client = Client('localhost')

res = client.execute('SHOW DATABASES')

print(res)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的clickhouse mysql引擎_玩数据的，有必要搞搞这个大数据框架——ClickHouse的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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