牛x！一个比传统数据库快 100-1000 倍的数据库!

1、ClickHouse 是什么？

ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)

咱们首先理清一些基础概念

• OLTP：是传统的关系型数据库，主要操做增删改查，强调事务一致性，好比银行系统、电商系统
• OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，作复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果

接着咱们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别:

在传统的行式数据库系统中（MySQL、Postgres和MS SQL Server），数据按以下顺序存储：

在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按以下的顺序存储：

二者在存储方式上对比：

以上是ClickHouse基本介绍，更多能够查阅官方手册

2、业务问题

业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的大表及两个辅表，单次联表查询开销在3min+，执行效率极低。通过索引优化、水平分表、逻辑优化，成效较低，所以决定借助ClickHouse来解决此问题。

最终经过优化，查询时间下降至1s内，查询效率提高200倍！

但愿经过本文，能够帮助你们快速掌握这一利器，并能在实践中少走弯路。

3、ClickHouse实践

1.Mac下的Clickhouse安装

我是经过docker安装，也能够下载CK编译安装，相对麻烦一些。

2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse

ClickHouse支持Mysql大多数语法，迁移成本低，目前有五种迁移方案：

• create table engin mysql，映射方案数据仍是在Mysql
• insert into select from，先建表，在导入
• create table as select from，建表同时导入
• csv离线导入
• streamsets

选择第三种方案作数据迁移：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')

3.性能测试对比

4.数据同步方案

临时表

图片来源：携程新建temp中间表，将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表，再替换原ClickHouse中的表，适用数据量适度，增量和变量频繁的场景

synch

开源的同步软件推荐：synch,原理是经过Mysql的binlog日志，获取sql语句，再经过消息队列消费task

5.ClickHouse为何快？

• 只须要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，下降IO cost
• 同列同类型，有十倍压缩提高，进一步下降IO
• clickhouse根据不一样存储场景，作个性化搜索算法

4、遇到的坑

1.ClickHouse与mysql数据类型差别性

用Mysql的语句查询，发现报错：

解决方案：LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id)，中转一下，统一无符号类型关联

2.删除或更新是异步执行，只保证最终一致性

查询CK手册发现，即使对数据一致性支持最好的Mergetree，也只是保证最终一致性：

若是对数据一致性要求较高，推荐你们作全量同步来解决

5、总结

经过ClickHouse实践，完美的解决了Mysql查询瓶颈，20亿行如下数据量级查询，90%均可以在1s内给到结果，随着数据量增长，ClickHouse一样也支持集群，你们若是感兴趣，能够积极尝试 : )

做者：起个帅的名

连接：https://juejin.im/post/686328...