什么是ClickHouse？

浅浅的花香味﹌ 2021-11-10 15:26 341阅读 0赞

ClickHouse是一个面向列的数据库管理系统（DBMS），用于在线分析处理查询（OLAP）。

在“正常”面向行的DBMS中，数据按以下顺序存储：

换句话说，与行相关的所有值物理地彼此相邻地存储。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png]

面向行的DBMS的示例是MySQL，Postgres和MS SQL Server。

在面向列的DBMS中，数据存储如下：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 1]

这些示例仅显示数据的排列顺序。不同列的值分别存储，同一列的数据存储在一起。

**OLAP场景的关键属性**

*  绝大多数请求都是读取访问权限。
 *  数据以相当大的批次（> 1000行）更新，而不是单行更新; 或者它根本没有更新。
 *  数据已添加到数据库，但未进行修改。
 *  对于读取，从DB中提取了相当多的行，但只提取了一小部分列。
 *  表格“宽”，意味着它们包含大量列。
 *  查询相对较少（通常每台服务器数百个查询或每秒更少）。
 *  对于简单查询，允许延迟大约50毫秒。
 *  列值相当小：数字和短字符串（例如，每个URL 60个字节）。
 *  处理单个查询时需要高吞吐量（每台服务器每秒最多数十亿行）。
 *  交易不是必需的。
 *  对数据一致性要求低。
 *  每个查询有一个大表。所有表都很小，除了一个。
 *  查询结果明显小于源数据。换句话说，数据被过滤或聚合，因此结果适合单个服务器的RAM。

为什么面向列的数据库在OLAP场景中更好地工作

面向列的数据库更适合OLAP场景：它们在处理大多数查询时至少快100倍

1.  对于分析查询，只需要读取少量表列。在面向列的数据库中，您只能读取所需的数据。例如，如果您需要100列中的5列，则可以预期I / O减少20倍。

1.  由于数据以数据包形式读取，因此更容易压缩。列中的数据也更容易压缩。这进一步减少了I / O量。

1.  由于I / O减少，更多数据适合系统缓存。

例如，查询“计算每个广告平台的记录数”需要读取一个“广告平台ID”列，该列占用未压缩的1个字节。如果大部分流量不是来自广告平台，则可以预期此列的压缩率至少为10倍。当使用快速压缩算法时，数据解压缩可以每秒至少几千兆字节的未压缩数据的速度进行。换句话说，可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度处理该查询。这种速度实际上是在实践中实现的。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 2]

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