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ClickHouse

When to use ClickHouse
  • insert > select𐄂10000 > delete𐄂100 > update𐄂10
  • 数据不变
  • 数据有时间属性
  • 归档数据
  • 事件、日志、监控、指标
  • 需要聚合非常多的数据源 - OLAP
caution
tip
  • immutable data
  • 暂不支持 UDF
  • 当数据量较少(< 1TB)时不建议使用
  • 插入操作非常快 - 因为是异步的，后台会处理
  • keep non-timeseries data out of clickhouse
  • dynamic subcolumns - JSON
  • OLAP
    • 不适合 KV
    • 不适合小数据精确查询
caution
  • 不支持 UDF #11
  • 不支持 UPDATE, DELETE, REPLACE, MERGE, UPSERT, INSERT UPDATE
    • 可以 DROP PARTITION 实现部分数据删除
    • 支持 mutation ALTER TABLE name UPDATE/DELETE column=exp WHERE filter
      • 后台异步执行，全部数据重写，非原子操作，非常慢
      • 满足 GDPR 要求
  • 不支持读写分离 #18452
  • 一次 INSERT 的数据要求能全部加载到内存
    • 因为需要基于 PK 排序
Portfor
2181Zookeeper
9181ClickHouse Keeper
8123HTTP API - JDBC, ODBC, WebUI
8443HTTP SSL/TLS
9000Native Protocol/ClickHouse TCP - inter-server comm
9004MySQL emulation
9005PostgreSQL emulation
9009inter server comm - data exchange, replication
9010SSL/TLS inter server comm
9011Native protocol PROXYv1
9019JDBC Bridge
9100gRPC
9234ClickHouse Keeper Raft
9363Prometheus metrics
9281SSL ClickHouse Keeper
9440SSL/TLS Native protocol
42000Graphite
# https://hub.docker.com/r/yandex/clickhouse-server/
# /etc/clickhouse-server/config.xml
docker run --rm -it \
  -v $PWD/data:/var/lib/clickhouse \
  -p 8123:8123 -p 9000:9000 \
  --ulimit nofile=262144:262144 \
  --name ch-server yandex/clickhouse-server

# Client
docker run -it --rm --link ch-server yandex/clickhouse-client --host ch-server

# 启动
clickhouse-server --config-file=/etc/clickhouse-server/config.xml
clickhouse-client --host=example.com

# 导入 CSV
cat my.csv | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_tiny FORMAT CSV"
# 导入 TSV, 并计算时间
time clickhouse-client --query="INSERT INTO trips FORMAT TabSeparated" < trips.tsv

curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT%20NOW()'
COPY(
  SELECT
    t.id,
    t.name
  FROM
    t
) TO '/opt/data/export.tsv';

-- 从 PostgreSQL 导入
COPY...TO PROGRAM

Notes​

  • 列 DEFAULT materializes on merge, MATERIALIZED materializes on INSERT, OPTIMIZE TABLE
  • ENGINE = Null - ETL 表, trigger materialized view
  • index_granularity - 索引精度
    • how many rows reps index key and pk
    • lower, point query 更快
    • 8192 rows or 10MB of data
    • 每 8192 行一个 索引记录/mark
    • 稀疏索引 - 不同于 BTree
    • 并行处理单位
  • index_granularity_bytes - 默认 10MB
  • primary key
    • 不要求唯一
    • 影响磁盘上数据排序 - sk=pk
    • 会加载到内存
    • 过滤 最左边 列因为有序，所以可以二分搜索
    • 过滤 不包含最左边 列，则会全局搜索
    • 如果之后的 PK 是低纬度的数据，则可以通过 skipping index 优化
    • 可创建二级索引 记录额外 minmax 来优化访问
    • 高纬度数据只能创建 额外的表 或 额外的视图 或 PROJECTION 使用不同的顺序来解决
      • PROJECTION 为隐藏表，类似于传统 DB 的索引 - 保留了关系
      • 会自动选择 PROJECTION
    • 选择顺序
      • 低纬度 数据在左边
        • 精确查询会处理更多数据
        • 但压缩比更高 - 磁盘上数据少，意味着 IO 快
      • 高纬度 数据在左边
        • 精确查询处理更少数据
        • 压缩比低
    • Locality-sensitive hashing
      • 可用于对长内容进行 fingerprint, 然后放在最左边排序, 这样会大大增加压缩比
      • 但查询需要额外带一个条件
  • sorting key
    • 设置了 sorting key 未设置 pk 则 pk=sk
    • 可在 pk 之外再添加 sk
  • sparse index
  • 对象/Object
    • Table
    • Routine
    • User
show processlist;

Awesome​

Auth​

安装​

# 要求 SSE 4.2
grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"

# Docker
# https://hub.docker.com/r/clickhouse/clickhouse-server/
# /etc/clickhouse-server/config.xml
docker run -it --rm \
  --ulimit nofile=262144:262144 \
  -v=$HOME/data:/var/lib/clickhouse \
  --name clickhouse-server clickhouse/clickhouse-server

运维​

  • 推荐 ext4 noatime, nobarrier
# CPU 使用性能模式
echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
# 不要禁用 overcommit
echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory

# 旧 Linux Kernel
echo 'madvise' | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

Auth​

  • Kerberos
  • LDAP

Stats​

SELECT table,
       name,
       sum(data_compressed_bytes)                  AS compressed,
       sum(data_uncompressed_bytes)                AS uncompressed,
       floor((compressed / uncompressed) * 100, 4) as percent
FROM system.columns
WHERE database = currentDatabase()
GROUP BY table,
         name
ORDER BY table ASC,
         name ASC;

Turnning​

formats​

config.xml​

删除​

  1. TTL
  2. DELETE FROM
  3. ALTER DELETE
  4. DROP PARTITION
  5. TRUNCATE
-- DELETE FROM
SET allow_experimental_lightweight_delete = true;

导出数据​

SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file' FORMAT CSV
$ clickhouse-client --query "SELECT * from table" --format FormatName > result.txt

导入数据​

# HTTP API
echo '{"foo":"bar"}' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20test%20FORMAT%20JSONEachRow' --data-binary @-
# CLI
echo '{"foo":"bar"}' | clickhouse-client --query="INSERT INTO test FORMAT JSONEachRow"

查看表信息​

SELECT
    part_type,
    path,
    formatReadableQuantity(rows) AS rows,
    formatReadableSize(data_uncompressed_bytes) AS data_uncompressed_bytes,
    formatReadableSize(data_compressed_bytes) AS data_compressed_bytes,
    formatReadableSize(primary_key_bytes_in_memory) AS primary_key_bytes_in_memory,
    marks,
    formatReadableSize(bytes_on_disk) AS bytes_on_disk
FROM system.parts
WHERE (table = 'hits_UserID_URL') AND (active = 1)
FORMAT Vertical;

Perm​

  1. Read data - SELECT, SHOW, DESCRIBE, EXISTS
  2. Write data - INSERT, OPTIMIZE
  3. Change settings - SET, USE
  4. DDL - CREATE, ALTER, RENAME, ATTACH, DETACH, DROP TRUNCATE
  5. KILL QUERY
  • readonly=0|1|2
    • 2 可以修改设置
  • allow_ddl=0|1