clickhouse 基础知识
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Clickhouse是一個用于聯機分析處理（OLAP）的列式數據庫管理系統（columnar DBMS）。
傳統數據庫在數據大小比較小，索引大小適合內存，數據緩存命中率足夠高的情形下能正常提供服務。但殘酷的是，這種理想情形最終會隨著業務的增長走到盡頭，查詢會變得越來越慢。你可能通過增加更多的內存，訂購更快的磁盤等等來解決問題（縱向擴展），但這只是拖延解決本質問題。如果你的需求是解決怎樣快速查詢出結果，那么ClickHouse也許可以解決你的問題。
應用場景：
1.絕大多數請求都是用于讀訪問的2.數據需要以大批次（大于1000行）進行更新，而不是單行更新；或者根本沒有更新操作3.數據只是添加到數據庫，沒有必要修改4.讀取數據時，會從數據庫中提取出大量的行，但只用到一小部分列5.表很“寬”，即表中包含大量的列6.查詢頻率相對較低（通常每臺服務器每秒查詢數百次或更少）7.對于簡單查詢，允許大約50毫秒的延遲8.列的值是比較小的數值和短字符串（例如，每個URL只有60個字節）9.在處理單個查詢時需要高吞吐量（每臺服務器每秒高達數十億行）10.不需要事務11.數據一致性要求較低12.每次查詢中只會查詢一個大表。除了一個大表，其余都是小表13.查詢結果顯著小于數據源。即數據有過濾或聚合。返回結果不超過單個服務器內存大小
相應地，使用ClickHouse也有其本身的限制：
1.不支持真正的刪除/更新支持 不支持事務（期待后續版本支持）2.不支持二級索引3.有限的SQL支持，join實現與眾不同4.不支持窗口功能5.元數據管理需要人工干預維護
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常用SQL語法
-- 列出數據庫列表
show databases;-- 列出數據庫中表列表
show tables;-- 創建數據庫
create database test;-- 刪除一個表
drop table if exists test.t1;-- 創建第一個表
create /*temporary*/ table /*if not exists*/ test.m1 (id UInt16
,name String
) ENGINE = Memory
;
-- 插入測試數據
insert into test.m1 (id, name) values (1, 'abc'), (2, 'bbbb');-- 查詢
select * from test.m1;
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默認值
默認值 的處理方面， ClickHouse 中，默認值總是有的，如果沒有顯示式指定的話，會按字段類型處理：
數字類型， 0
字符串，空字符串
數組，空數組
日期， 0000-00-00
時間， 0000-00-00 00:00:00
注：NULLs 是不支持的
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數據類型
1.整型：UInt8,UInt16,UInt32,UInt64,Int8,Int16,Int32,Int64
范圍U開頭-2N/2~2N-1;非U開頭0～2^N-12.枚舉類型：Enum8,Enum16
Enum('hello'=1,'test'=-1),Enum是有符號的整型映射的，因此負數也是可以的3.字符串型：FixedString(N),String
N是最大字節數，不是字符長度，如果是UTF8字符串，那么就會占3個字節，GBK會占2字節;String可以用來替換VARCHAR,BLOB,CLOB等數據類型4.時間類型：Date5.數組類型：Array(T)
T是一個基本類型，包括arry在內，官方不建議使用多維數組6.元組：Tuple7.結構：Nested(name1 Type1,name2 Type2,...)
類似一種map的結
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物化列
指定 MATERIALIZED 表達式，即將一個列作為物化列處理了，這意味著這個列的值不能從insert 語句獲取，只能是自己計算出來的。同時，
物化列也不會出現在 select * 的結果中：
drop table if exists test.m2;
create table test.m2 (a MATERIALIZED (b+1)
,b UInt16
) ENGINE = Memory;
insert into test.m2 (b) values (1);
select * from test.m2;
select a, b from test.m2;
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表達式列
ALIAS 表達式列某方面跟物化列相同，就是它的值不能從 insert 語句獲取。不同的是， 物化列 是會真正保存數據（這樣查詢時不需要再計算），
而表達式列不會保存數據（這樣查詢時總是需要計算），只是在查詢時返回表達式的結果。
create table test.m3 (a ALIAS (b+1), b UInt16) ENGINE = Memory;
insert into test.m3(b) values (1);
select * from test.m3;
select a, b from test.m3;
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引擎/engine
引擎是clickhouse設計的精華部分
TinyLog
最簡單的一種引擎，每一列保存為一個文件，里面的內容是壓縮過的，不支持索引
這種引擎沒有并發控制，所以，當你需要在讀，又在寫時，讀會出錯。并發寫，內容都會壞掉。
應用場景:
a. 基本上就是那種只寫一次
b. 然后就是只讀的場景。
c. 不適用于處理量大的數據，官方推薦，使用這種引擎的表最多 100 萬行的數據
drop table if exists test.tinylog;
create table test.tinylog (a UInt16, b UInt16) ENGINE = TinyLog;
insert into test.tinylog(a,b) values (7,13);
此時/var/lib/clickhouse/data/test/tinylog保存數據的目錄結構：
├── a.bin
├── b.bin
└── sizes.json
a.bin 和 b.bin 是壓縮過的對應的列的數據， sizes.json 中記錄了每個 *.bin 文件的大小
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Log
這種引擎跟 TinyLog 基本一致
它的改進點，是加了一個 __marks.mrk 文件，里面記錄了每個數據塊的偏移
這樣做的一個用處，就是可以準確地切分讀的范圍，從而使用并發讀取成為可能
但是，它是不能支持并發寫的，一個寫操作會阻塞其它讀寫操作
Log 不支持索引，同時因為有一個 __marks.mrk 的冗余數據，所以在寫入數據時，一旦出現問題，這個表就廢了
應用場景:
同 TinyLog 差不多，它適用的場景也是那種寫一次之后，后面就是只讀的場景，臨時數據用它保存也可以
drop table if exists test.log;
create table test.log (a UInt16, b UInt16) ENGINE = Log;
insert into test.log(a,b) values (7,13);
此時/var/lib/clickhouse/data/test/log保存數據的目錄結構：
├── __marks.mrk
├── a.bin
├── b.bin
└── sizes.json
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Memory
內存引擎，數據以未壓縮的原始形式直接保存在內存當中，服務器重啟數據就會消失
可以并行讀，讀寫互斥鎖的時間也非常短
不支持索引，簡單查詢下有非常非常高的性能表現
應用場景:
a. 進行測試
b. 在需要非常高的性能，同時數據量又不太大（上限大概 1 億行）的場景
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Merge
一個工具引擎，本身不保存數據，只用于把指定庫中的指定多個表鏈在一起。
這樣，讀取操作可以并發執行，同時也可以利用原表的索引，但是，此引擎不支持寫操作
指定引擎的同時，需要指定要鏈接的庫及表，庫名可以使用一個表達式，表名可以使用正則表達式指定
create table test.tinylog1 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;
create table test.tinylog2 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;
create table test.tinylog3 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;insert into test.tinylog1(id, name) values (1, 'tinylog1');
insert into test.tinylog2(id, name) values (2, 'tinylog2');
insert into test.tinylog3(id, name) values (3, 'tinylog3');use test;
create table test.merge (id UInt16, name String) ENGINE=Merge(currentDatabase(), '^tinylog[0-9]+');
select _table,* from test.merge order by id desc
┌─_table───┬─id─┬─name─────┐
│ tinylog3 │ 3 │ tinylog3 │
│ tinylog2 │ 2 │ tinylog2 │
│ tinylog1 │ 1 │ tinylog1 │
└──────────┴────┴──────────┘
注：_table 這個列，是因為使用了 Merge 多出來的一個的一個虛擬列
a. 它表示原始數據的來源表，它不會出現在
show table的結果當中
b.select *不會包含它
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Distributed
與 Merge 類似， Distributed 也是通過一個邏輯表，去訪問各個物理表，設置引擎時的樣子是：
Distributed(remote_group, database, table [, sharding_key])
其中：
remote_group/etc/clickhouse-server/config.xml中remote_servers參數database是各服務器中的庫名table是表名sharding_key是一個尋址表達式，可以是一個列名，也可以是像 rand() 之類的函數調用，它與 remote_servers 中的 weight 共同作用，決定在 寫 時往哪個 shard 寫
配置文件中的 remote_servers
<remote_servers><log><shard><weight>1</weight><internal_replication>false</internal_replication><replica><host>172.17.0.3</host><port>9000</port></replica></shard><shard><weight>2</weight><internal_replication>false</internal_replication><replica><host>172.17.0.4</host><port>9000</port></replica></shard></log>
</remote_servers>
log是某個 shard 組的名字，就是上面的 remote_group 的值shard是固定標簽weight是權重，前面說的 sharding_key 與這個有關。
簡單來說，上面的配置，理論上來看:
第一個 shard “被選中”的概率是 1 / (1 + 2) ，第二個是 2 / (1 + 2) ，這很容易理解。但是， sharding_key 的工作情況，是按實際數字的“命中區間”算的，即第一個的區間是 [0, 1) 的周期，第二個區間是 [1, 1+2) 的周期。比如把 sharding_key 設置成 id ，當 id=0 或 id=3 時，一定是寫入到第一個 shard 中，如果把 sharding_key 設置成 rand() ，那系統會對應地自己作一般化轉換吧，這種時候就是一種概率場景了。internal_replication是定義針對多個 replica 時的寫入行為的。
如果為 false ，則會往所有的 replica 中寫入數據，但是并不保證數據寫入的一致性，所以這種情況時間一長，各 replica 的數據很可能出現差異。如果為 true ，則只會往第一個可寫的 replica 中寫入數據（剩下的事“物理表”自己處理）。replica就是定義各個冗余副本的，選項有 host ， port ， user ， password 等
看一個實際的例子，我們先在兩臺機器上創建好物理表并插入一些測試數據：
create table test.tinylog_d1(id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;
insert into test.tinylog_d1(id, name) values (1, 'Distributed record 1');
insert into test.tinylog_d1(id, name) values (2, 'Distributed record 2');
在其中一臺創建邏輯表：
create table test.tinylog_d (id UInt16, name String) ENGINE=Distributed(log, test,tinylog_d1 , id);-- 插入數據到邏輯表，觀察數據分發情況
insert into test.tinylog_d(id, name) values (0, 'main');
insert into test.tinylog_d(id, name) values (1, 'main');
insert into test.tinylog_d(id, name) values (2, 'main');select name,sum(id),count(id) from test.tinylog_d group by name;
注：邏輯表中的寫入操作是異步的，會先緩存在本機的文件系統上，并且，對于物理表的不可訪問狀態，并沒有嚴格控制，所以寫入失敗丟數據的情況是可能發生的
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Null
空引擎，寫入的任何數據都會被忽略，讀取的結果一定是空。
但是注意，雖然數據本身不會被存儲，但是結構上的和數據格式上的約束還是跟普通表一樣是存在的，同時，你也可以在這個引擎上創建視圖
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Buffer
1.Buffer 引擎，像是Memory 存儲的一個上層應用似的（磁盤上也是沒有相應目錄的）2.它的行為是一個緩沖區，寫入的數據先被放在緩沖區，達到一個閾值后，這些數據會自動被寫到指定的另一個表中3.和Memory 一樣，有很多的限制，比如沒有索引4.Buffer 是接在其它表前面的一層，對它的讀操作，也會自動應用到后面表，但是因為前面說到的限制的原因，一般我們讀數據，就直接從源表讀就好了，緩沖區的這點數據延遲，只要配置得當，影響不大的5.Buffer 后面也可以不接任何表，這樣的話，當數據達到閾值，就會被丟棄掉
一些特點：
- 如果一次寫入的數據太大或太多，超過了 max 條件，則會直接寫入源表。
- 刪源表或改源表的時候，建議 Buffer 表刪了重建。
- “友好重啟”時， Buffer 數據會先落到源表，“暴力重啟”， Buffer 表中的數據會丟失。
- 即使使用了 Buffer ，多次的小數據寫入，對比一次大數據寫入，也 慢得多 （幾千行與百萬行的差距）
-- 創建源表
create table test.mergetree (sdt Date, id UInt16, name String, point UInt16) ENGINE=MergeTree(sdt, (id, name), 10);
-- 創建 Buffer表
-- Buffer(database, table, num_layers, min_time, max_time, min_rows, max_rows, min_bytes, max_bytes)
create table test.mergetree_buffer as test.mergetree ENGINE=Buffer(test, mergetree, 16, 3, 20, 2, 10, 1, 10000);insert into test.mergetree (sdt, id, name, point) values ('2017-07-10', 1, 'a', 20);
insert into test.mergetree_buffer (sdt, id, name, point) values ('2017-07-10', 1, 'b', 10);
select * from test.mergetree;
select '------';
select * from test.mergetree_buffer;
database 數據庫table 源表，這里除了字符串常量，也可以使用變量的。num_layers 是類似“分區”的概念，每個分區的后面的 min / max 是獨立計算的，官方推薦的值是 16 。min / max 這組配置薦，就是設置閾值的，分別是 時間（秒），行數，空間（字節）。
閾值的規則: 是“所有的 min 條件都滿足， 或 至少一個 max 條件滿足”。
如果按上面我們的建表來說，所有的 min 條件就是：過了 3秒，2條數據，1 Byte。一個 max 條件是：20秒，或 10 條數據，或有 10K
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Set
Set 這個引擎有點特殊，因為它只用在 IN 操作符右側，你不能對它 select
create table test.set(id UInt16, name String) ENGINE=Set;
insert into test.set(id, name) values (1, 'hello');
-- select 1 where (1, 'hello') in test.set; -- 默認UInt8 需要手動進行類型轉換
select 1 where (toUInt16(1), 'hello') in test.set;
注:Set 引擎表，是全內存運行的，但是相關數據會落到磁盤上保存，啟動時會加載到內存中。所以，意外中斷或暴力重啟，是可能產生數據丟失問題的
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Join
TODO
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MergeTree
這個引擎是 ClickHouse 的重頭戲，它支持一個日期和一組主鍵的兩層式索引，還可以實時更新數據。同時，索引的粒度可以自定義，外加直接支持采樣功能
MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192)
MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
EventDate 一個日期的列名intHash32(UserID) 采樣表達式(CounterID, EventDate) 主鍵組（里面除了列名，也支持表達式），也可以是一個表達式8192 主鍵索引的粒度
drop table if exists test.mergetree1;
create table test.mergetree1 (sdt Date, id UInt16, name String, cnt UInt16) ENGINE=MergeTree(sdt, (id, name), 10);-- 日期的格式，好像必須是 yyyy-mm-dd
insert into test.mergetree1(sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-01', 1, 'aaa', 10);
insert into test.mergetree1(sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-02', 4, 'bbb', 10);
insert into test.mergetree1(sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-03', 5, 'ccc', 11);
此時/var/lib/clickhouse/data/test/mergetree1的目錄結構：
├── 20180601_20180601_1_1_0
│ ├── checksums.txt
│ ├── columns.txt
│ ├── id.bin
│ ├── id.mrk
│ ├── name.bin
│ ├── name.mrk
│ ├── cnt.bin
│ ├── cnt.mrk
│ ├── cnt.idx
│ ├── primary.idx
│ ├── sdt.bin
│ └── sdt.mrk -- 保存一下塊偏移量
├── 20180602_20180602_2_2_0
│ └── ...
├── 20180603_20180603_3_3_0
│ └── ...
├── format_version.txt
└── detached
ReplacingMergeTree
1.在 MergeTree 的基礎上，添加了“處理重復數據”的功能=>實時數據場景2.相比 MergeTree ,ReplacingMergeTree 在最后加一個"版本列",它跟時間列配合一起，用以區分哪條數據是"新的"，并把舊的丟掉(這個過程是在 merge 時處理，不是數據寫入時就處理了的，平時重復的數據還是保存著的，并且查也是跟平常一樣會查出來的)3.主鍵列組用于區分重復的行
-- 版本列 允許的類型是， UInt 一族的整數，或 Date 或 DateTime
create table test.replacingmergetree (sdt Date, id UInt16, name String, cnt UInt16) ENGINE=ReplacingMergeTree(sdt, (name), 10, cnt);insert into test.replacingmergetree (sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-10', 1, 'a', 20);
insert into test.replacingmergetree (sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-10', 1, 'a', 30);
insert into test.replacingmergetree (sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-11', 1, 'a', 20);
insert into test.replacingmergetree (sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-11', 1, 'a', 30);
insert into test.replacingmergetree (sdt, id, name, cnt) values ('2018-06-11', 1, 'a', 10);select * from test.replacingmergetree;-- 如果記錄未執行merge，可以手動觸發一下 merge 行為
optimize table test.replacingmergetree;
┌────────sdt─┬─id─┬─name─┬─cnt─┐
│ 2018-06-11 │ 1 │ a │ 30 │
└────────────┴────┴──────┴─────┘
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SummingMergeTree
1.SummingMergeTree 就是在 merge 階段把數據sum求和2.sum求和的列可以指定，不可加的未指定列，會取一個最先出現的值
create table test.summingmergetree (sdt Date, name String, a UInt16, b UInt16) ENGINE=SummingMergeTree(sdt, (sdt, name), 8192, (a));insert into test.summingmergetree (sdt, name, a, b) values ('2018-06-10', 'a', 1, 20);
insert into test.summingmergetree (sdt, name, a, b) values ('2018-06-10', 'b', 2, 11);
insert into test.summingmergetree (sdt, name, a, b) values ('2018-06-11', 'b', 3, 18);
insert into test.summingmergetree (sdt, name, a, b) values ('2018-06-11', 'b', 3, 82);
insert into test.summingmergetree (sdt, name, a, b) values ('2018-06-11', 'a', 3, 11);
insert into test.summingmergetree (sdt, name, a, b) values ('2018-06-12', 'c', 1, 35);-- 手動觸發一下 merge 行為
optimize table test.summingmergetree;select * from test.summingmergetree;
┌────────sdt─┬─name─┬─a─┬──b─┐
│ 2018-06-10 │ a │ 1 │ 20 │
│ 2018-06-10 │ b │ 2 │ 11 │
│ 2018-06-11 │ a │ 3 │ 11 │
│ 2018-06-11 │ b │ 6 │ 18 │
│ 2018-06-12 │ c │ 1 │ 35 │
└────────────┴──────┴───┴────┘注: 可加列不能是主鍵中的列，并且如果某行數據可加列都是 null ，則這行會被刪除
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AggregatingMergeTree
AggregatingMergeTree 是在 MergeTree 基礎之上，針對聚合函數結果，作增量計算優化的一個設計，它會在 merge 時，針對主鍵預處理聚合的數據
應用于AggregatingMergeTree 上的聚合函數除了普通的 sum, uniq等，還有 sumState , uniqState ，及 sumMerge ， uniqMerge 這兩組
1.聚合數據的預計算
是一種“空間換時間”的權衡，并且是以減少維度為代價的
| dim1 | dim2 | dim3 | measure1 |
|---|---|---|---|
| aaaa | a | 1 | 1 |
| aaaa | b | 2 | 1 |
| bbbb | b | 3 | 1 |
| cccc | b | 2 | 1 |
| cccc | c | 1 | 1 |
| dddd | c | 2 | 1 |
| dddd | a | 1 | 1 |
假設原始有三個維度，一個需要 count 的指標
| dim1 | dim2 | dim3 | measure1 |
|---|---|---|---|
| aaaa | a | 1 | 1 |
| aaaa | b | 2 | 1 |
| bbbb | b | 3 | 1 |
| cccc | b | 2 | 1 |
| cccc | c | 1 | 1 |
| dddd | c | 2 | 1 |
| dddd | a | 1 | 1 |
通過減少一個維度的方式，來以 count 函數聚合一次 M
| dim2 | dim3 | count(measure1) |
|---|---|---|
| a | 1 | 3 |
| b | 2 | 2 |
| b | 3 | 1 |
| c | 1 | 1 |
| c | 2 | 1 |
2.聚合數據的增量計算
對于 AggregatingMergeTree 引擎的表，不能使用普通的 INSERT 去添加數據，可以用：a. INSERT SELECT 來插入數據b. 更常用的，是可以創建一個物化視圖
drop table if exists test.aggregatingmergetree;
create table test.aggregatingmergetree(
sdt Date
, dim1 String
, dim2 String
, dim3 String
, measure1 UInt64
) ENGINE=MergeTree(sdt, (sdt, dim1, dim2, dim3), 8192);-- 創建一個物化視圖，使用 AggregatingMergeTree
drop table if exists test.aggregatingmergetree_view;
create materialized view test.aggregatingmergetree_view
ENGINE = AggregatingMergeTree(sdt,(dim2, dim3), 8192)
as
select sdt,dim2, dim3, uniqState(dim1) as uv
from test.aggregatingmergetree
group by sdt,dim2, dim3;insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'aaaa', 'a', '10', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'aaaa', 'a', '10', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'aaaa', 'b', '20', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'bbbb', 'b', '30', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'cccc', 'b', '20', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'cccc', 'c', '10', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'dddd', 'c', '20', 1);
insert into test.aggregatingmergetree (sdt, dim1, dim2, dim3, measure1) values ('2018-06-10', 'dddd', 'a', '10', 1);-- 按 dim2 和 dim3 聚合 count(measure1)
select dim2, dim3, count(measure1) from test.aggregatingmergetree group by dim2, dim3;-- 按 dim2 聚合 UV
select dim2, uniq(dim1) from test.aggregatingmergetree group by dim2;-- 手動觸發merge
OPTIMIZE TABLE test.aggregatingmergetree_view;
select * from test.aggregatingmergetree_view;-- 查 dim2 的 uv
select dim2, uniqMerge(uv) from test.aggregatingmergetree_view group by dim2 order by dim2;
CollapsingMergeTree
是專門為 OLAP 場景下，一種“變通”存數做法而設計的，在數據是不能改，更不能刪的前提下，通過“運算”的方式，去抹掉舊數據的影響，把舊數據“減”去即可，從而解決"最終狀態"類的問題，比如 當前有多少人在線？
“以加代刪”的增量存儲方式，帶來了聚合計算方便的好處，代價卻是存儲空間的翻倍，并且，對于只關心最新狀態的場景，中間數據都是無用的
CollapsingMergeTree 在創建時與 MergeTree 基本一樣，除了最后多了一個參數，需要指定 Sign 位（必須是 Int8 類型）
create table test.collapsingmergetree(sign Int8, sdt Date, name String, cnt UInt16) ENG
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的clickhouse 基础知识的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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