ClickHouse(Click Stream,Data WareHouse)是俄罗斯的 Yandex于2016年开源的用于在线分析处理查询(OLAP:Online Analytical Processing)MPP架构的列式存储数据库(DBMS:Database Management System),能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。特别值得称道的是Clickhouse没有走hadoop生态,采用 Local attached storage 作为存储,而hadoop目前已经发展的臃肿不堪了。

Clickhouse的特点有:

  • ​列式存储,在特定场景下,能够获得很高的访问效率,并且节省空间
  • DBMS功能。几乎覆盖了标准SQL的大部分语法,为传统数据库使用者提供熟悉的操控体验
  • 多样化引擎
  • 高吞吐写入能力
  • 数据分区分片
  • 单表查询性能优异,多表JOIN查询较差
  • 适合于OLAP应用场景
  • Clickhouse社区活跃度高、版本迭代非常快,几乎几天到十几天更新一个小版本,我们非常看好它以后的发展

Clickhouse之所以速度超快,在于其优良的系统架构设计,以及多个方向的优化。主要包括:

  • ​底层C++可以充分利用硬件优势
  • 摒弃了hadoop生态
  • 数据底层以列式存储
  • 利用单节点的多核并行处理
  • 为数据建立索引一级、二级、稀疏索引
  • 使用大量的算法处理数据
  • 支持向量化处理
  • 预先设计运算模型-预先计算
  • 分布式处理数据


一、安装

Clickhouse能够运行在linux/macos上,对于windows仍然支持不够,不建议在windows上尝试安装,但可以在windows上安装它的客户端。与Clickhouse官网提供的安装方式不同,我们选择使用apt安装。

主要原因是:​

  • ​虽然可以一键安装,但对于网络连接的要求高,稍有错误则前功尽弃
  • 大规模安装时,无法控制进度与验证
  • 无法利用缓冲机制,因此不可能在离线环境下完成安装​

在ubuntu bionic上的安装过程如下所示:

sudo apt-get update
sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates dirmngr
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E0C56BD4
echo "deb https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client

# 安装成功后以服务方式启动
sudo service clickhouse-server start

# 使用客户端连接
clickhouse-client --password

服务器配置文件位于/etc/clickhouse-server/config.xml。默认绑定在回环地址(127.0.0.1)上,可以使用下述方式改变为远程访问支持。

vi /etc/clickhouse-server/config.xml
# <listen_host>::</listen_host>
sed -i 's/127.0.0.1/::/g' /etc/clickhouse-server/config.xml
cat /etc/clickhouse-server/config.xml |grep listen_host

二、Python访问

​Clickhouse官网列出了python对应的库:

  • infi.clickhouse_orm
  • clickhouse-driver
  • clickhouse-client
  • aiochclient
  • asynch

国内应用较为广泛的是Clickhouse-driver,安装过程如下:

pip install clickhouse-driver

访问的示范代码如下:

from clickhouse_driver import Client

ch_host = '192.168.0.66'
user = 'default'
password = '8848is8848'
dbname = 'default'
tbname = 'pm25'

# 连接并且查询
client = Client(host=ch_host,user=user,password=password)

def query(sqlstr):
result = client.execute(sqlstr)
print(result)

query('show databases')
query(f"DROP TABLE IF EXISTS {tbname}")
query(f"CREATE TABLE {tbname} (x Int32) ENGINE = Memory")
query('show tables')
client.execute(f'insert into {tbname} values',((x,) for x in range(100)))
query(f'SELECT * FROM {tbname} where x > 49 LIMIT 5')

以上代码与普通的数据库操作类似,还没有体现出Clickhouse的优势。后续文章将以海量测量数据为例,对Clickhouse与正宗的关系数据库进行比较。