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大数据学习---快速了解clickhouse数据库

🕗 发布于 2024-10-16 11:35 数据库  clickhouse  

ClickHouse数据库介绍

ClickHouse是一款由Yandex开发的列式数据库管理系统（DBMS），适用于在线分析处理（OLAP）场景。它具有高性能、可扩展性、实时更新等特点，适用于处理大规模数据。

特点

  • 列式存储：ClickHouse采用列式存储，这使得它非常适合进行聚合计算，因为只需读取相关的列数据。

  • 向量引擎：ClickHouse使用向量引擎处理数据，能够实现高效的批量数据计算。

  • 实时更新：ClickHouse支持实时更新和删除数据，这在列式数据库中较为少见。

  • 数据压缩：ClickHouse对数据进行高效压缩，减少存储空间和I/O开销。

  • 分布式处理：ClickHouse支持分布式查询和数据处理，可以轻松扩展处理能力。

安装与配置

ClickHouse的安装相对简单，以下是在Ubuntu系统上的安装示例：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client

安装完成后，可以通过以下命令启动服务：

sudo service clickhouse-server start

使用clickhouse-client命令行工具连接到ClickHouse服务器：

clickhouse-client

基本概念

  • 数据库（Database）：数据存储的逻辑空间。

  • 表（Table）：存储数据的基本单位，由列组成。

  • 列（Column）：表中的一个字段，所有数据按列存储。

  • 数据类型（Data Type）：定义了列中数据的类型，如UInt32、Float64、String等。

示例

以下是一个简单的ClickHouse示例，包括创建数据库、表，以及插入和查询数据。

创建数据库

CREATE DATABASE example;

使用数据库

USE example;

创建表

CREATE TABLE example_table (
    id UInt32,
    name String,
    age UInt8,
    created_at DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

这里我们创建了一个名为example_table的表，使用了MergeTree引擎，这是一种常用的ClickHouse表引擎。

插入数据

INSERT INTO example_table VALUES (1, 'Alice', 30, now()), (2, 'Bob', 25, now());

查询数据

查询所有数据：

SELECT * FROM example_table;

查询特定列：

SELECT name, age FROM example_table;

进行聚合计算：

SELECT sum(age) FROM example_table;

更新数据

ClickHouse支持使用ALTER语句更新数据：

ALTER TABLE example_table UPDATE age = 31 WHERE id = 1;

删除数据

ClickHouse支持使用ALTER语句删除数据：

ALTER TABLE example_table DELETE WHERE id = 1;

ClickHouse数据库表引擎介绍

ClickHouse是一种列式数据库管理系统，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。ClickHouse提供了多种表引擎，每种表引擎都有其特定的用途和特性。以下是ClickHouse中一些常用的表引擎及其简要介绍。

1. MergeTree系列

MergeTree系列引擎是ClickHouse中最强大的引擎系列，适用于大多数分析场景。

1.1. MergeTree

  • 用途：适用于高负载的插入和查询场景。

  • 特点：支持数据分区、数据压缩、索引、数据副本等功能。

1.2.ReplacingMergeTree

  • 用途：用于有重复数据的场景，可以在合并分区时删除重复的数据。

  • 特点：通过VERSION列或TTL表达式来定义重复数据的保留规则。

1.3. SummingMergeTree

  • 用途：适用于聚合数据的场景，可以在合并分区时对数据进行预聚合。

  • 特点：只保留汇总列和主键列，其他列会被聚合。

1.4. AggregatingMergeTree

  • 用途：用于预先聚合数据的场景，可以显著提高聚合查询的性能。

  • 特点：需要定义聚合函数，并且数据在合并时会被聚合。

1.5. CollapsingMergeTree

  • 用途：用于处理具有折叠逻辑的数据，如取消操作。

  • 特点：通过SIGN列来标记数据的折叠状态。

1.6. VersionedCollapsingMergeTree

  • 用途：是CollapsingMergeTree的改进版，可以处理带有版本的数据折叠。

  • 特点：除了SIGN列，还使用VERSION列来处理折叠逻辑。

2. Log系列

Log系列引擎适用于数据写入后很少进行修改的场景。

2.1. TinyLog

  • 用途：用于非常小的表或测试场景。

  • 特点：数据存储在单个文件中，不支持并发读取。

2.2. StripeLog

  • 用途：用于小到中等大小的表。

  • 特点：数据按列存储，支持并发读取。

2.3. Log

  • 用途：类似于TinyLog，但支持并发读取。

  • 特点：数据存储在多个文件中，每个列一个文件。

3. Integration系列

Integration系列引擎用于与外部系统集成。

3.1. Kafka

  • 用途：用于从Kafka主题中读取数据。

  • 特点：支持从Kafka流中消费数据并存储到ClickHouse表中。

3.2. MySQL

  • 用途：用于将MySQL表映射到ClickHouse中。

  • 特点：可以查询远程MySQL数据库中的数据，无需数据迁移。

4. Special系列

Special系列引擎用于特殊用途。

4.1. Distributed

  • 用途：用于分布式查询。

  • 特点：不是实际存储数据的引擎，而是用于在多个服务器上分布式查询数据。

4.2. MaterializedView

  • 用途：用于创建物化视图。

  • 特点：物化视图可以自动更新，以反映基础表的变化。

5. 其他表引擎

ClickHouse还提供了其他一些表引擎，如URL、File、Memory等，用于特定场景。

结论

ClickHouse是一款强大的列式数据库管理系统，适用于快速、高效的大规模数据分析。通过上述示例，我们可以看到ClickHouse的易用性和强大的数据处理能力。在实际应用中，ClickHouse被广泛应用于互联网、金融、物联网等领域的数据分析场景。ClickHouse的表引擎是其强大功能的核心部分，每种表引擎都针对特定场景进行了优化。选择合适的表引擎对于实现高效的数据存储和查询至关重要。在实际使用中，应根据业务需求和数据特点来选择最合适的表引擎。


原文地址：https://blog.csdn.net/wu73guang5jian/article/details/142958370

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