ES 和 Clickhouse 查询能力对比
一、前言
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash（日志采集）和Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为ELK。
Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的面向列式存储的关系型数据库。ClickHouse是过去两年中OLAP领域中最热门的，并于2016年开源。
ES是最为流行的大数据日志和搜索解决方案，但是近几年来，它的江湖地位受到了一些挑战，许多公司已经开始把自己的日志解决方案从ES迁移到了Clickhouse，这里就包括：携程，快手等公司。
二、架构和设计的对比
ES的底层是Lucenc，主要是要解决搜索的问题。搜索是大数据领域要解决的一个常见的问题，就是在海量的数据量要如何按照条件找到需要的数据。搜索的核心技术是倒排索引和布隆过滤器。ES通过分布式技术，利用分片与副本机制，直接解决了集群下搜索性能与高可用的问题。
ElasticSearch是为分布式设计的，有很好的扩展性，在一个典型的分布式配置中，每一个节点（node）可以配制成不同的角色，如下图所示：
- Client Node，负责API和数据的访问的节点，不存储／处理数据
- Data Node，负责数据的存储和索引
- Master Node， 管理节点，负责Cluster中的节点的协调，不存储数据。
ClickHouse是基于MPP架构的分布式ROLAP（关系OLAP）分析引擎。每个节点都有同等的责任，并负责部分数据处理（不共享任何内容）。ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。让查询变得更快，最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小，而列式存储和数据压缩就可以帮助实现上述两点。Clickhouse同时使用了日志合并树，稀疏索引和CPU功能（如SIMD单指令多数据）充分发挥了硬件优势，可实现高效的计算。Clickhouse 使用Zookeeper进行分布式节点之间的协调。
为了支持搜索，Clickhouse同样支持布隆过滤器。
三、查询对比实战
为了对比ES和Clickhouse的基本查询能力的差异，我写了一些代码
（https://github.com/gangtao/esvsch）来验证。
这个测试的架构如下：
架构主要有四个部分组成：
- ES stack ES stack有一个单节点的Elastic的容器和一个Kibana容器组成，Elastic是被测目标之一，Kibana作为验证和辅助工具。部署代码如下：
version: '3.7' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.4.0 container_name: elasticsearch environment: - xpack.security.enabled=false - discovery.type=single-node ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 nofile: soft: 65536 hard: 65536 cap_add: - IPC_LOCK volumes: - elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 - 9300:9300 deploy: resources: limits: cpus: '4' memory: 4096M reservations: memory: 4096M kibana: container_name: kibana image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.4.0 environment: - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 ports: - 5601:5601 depends_on: - elasticsearch volumes: elasticsearch-data: driver: local
- Clickhouse stack Clickhouse stack有一个单节点的Clickhouse服务容器和一个TabixUI作为Clickhouse的客户端。部署代码如下：
version: "3.7" services: clickhouse: container_name: clickhouse image: yandex/clickhouse-server volumes: - ./data/config:/var/lib/clickhouse ports: - "8123:8123" - "9000:9000" - "9009:9009" - "9004:9004" ulimits: nproc: 65535 nofile: soft: 262144 hard: 262144 healthcheck: test: ["CMD", "wget", "--spider", "-q", "localhost:8123/ping"] interval: 30s timeout: 5s retries: 3 deploy: resources: limits: cpus: '4' memory: 4096M reservations: memory: 4096M tabixui: container_name: tabixui image: spoonest/clickhouse-tabix-web-client environment: - CH_NAME=dev - CH_HOST=127.0.0.1:8123 - CH_LOGIN=default ports: - "18080:80" depends_on: - clickhouse deploy: resources: limits: cpus: '0.1' memory: 128M reservations: memory: 128M
- 数据导入 stack 数据导入部分使用了Vector.dev开发的vector，该工具和fluentd类似，都可以实现数据管道式的灵活的数据导入。
- 测试控制 stack 测试控制我使用了Jupyter，使用了ES和Clickhouse的Python SDK来进行查询的测试。
用Docker compose启动ES和Clickhouse的stack后，我们需要导入数据，我们利用Vector的generator功能，生成syslog，并同时导入ES和Clickhouse，在这之前，我们需要在Clickhouse上创建表。ES的索引没有固定模式，所以不需要事先创建索引。
创建表的代码如下：
CREATE TABLE default.syslog( application String, hostname String, message String, mid String, pid String, priority Int16, raw String, timestamp DateTime('UTC'), version Int16 ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp) ORDER BY timestamp TTL timestamp + toIntervalMonth(1);
创建好表之后，我们就可以启动vector，向两个stack写入数据了。vector的数据流水线的定义如下：
[sources.in] type = "generator" format = "syslog" interval = 0.01 count = 100000 [transforms.clone_message] type = "add_fields" inputs = ["in"] fields.raw = "{{ message }}" [transforms.parser] # General type = "regex_parser" inputs = ["clone_message"] field = "message" # optional, default patterns = ['^<(?P<priority>\d*)>(?P<version>\d) (?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3}Z) (?P<hostname>\w+\.\w+) (?P<application>\w+) (?P<pid>\d+) (?P<mid>ID\d+) - (?P<message>.*)$'] [transforms.coercer] type = "coercer" inputs = ["parser"] types.timestamp = "timestamp" types.version = "int" types.priority = "int" [sinks.out_console] # General type = "console" inputs = ["coercer"] target = "stdout" # Encoding encoding.codec = "json" [sinks.out_clickhouse] host = "http://host.docker.internal:8123" inputs = ["coercer"] table = "syslog" type = "clickhouse" encoding.only_fields = ["application", "hostname", "message", "mid", "pid", "priority", "raw", "timestamp", "version"] encoding.timestamp_format = "unix" [sinks.out_es] # General type = "elasticsearch" inputs = ["coercer"] compression = "none" endpoint = "http://host.docker.internal:9200" index = "syslog-%F" # Encoding # Healthcheck healthcheck.enabled = true
这里简单介绍一下这个流水线：
- http://source.in 生成syslog的模拟数据，生成10w条，生成间隔和0.01秒
- transforms.clone_message 把原始消息复制一份，这样抽取的信息同时可以保留原始消息
- transforms.parser 使用正则表达式，按照syslog的定义，抽取出application，hostname，message ，mid ，pid ，priority ，timestamp ，version 这几个字段
- transforms.coercer 数据类型转化
- sinks.out_console 把生成的数据打印到控制台，供开发调试
- sinks.out_clickhouse 把生成的数据发送到Clickhouse
- sinks.out_es 把生成的数据发送到ES
运行Docker命令，执行该流水线：
docker run \ -v $(mkfile_path)/vector.toml:/etc/vector/vector.toml:ro \ -p 18383:8383 \ timberio/vector:nightly-alpine
数据导入后，我们针对一下的查询来做一个对比。ES使用自己的查询语言来进行查询，Clickhouse支持SQL，我简单测试了一些常见的查询，并对它们的功能和性能做一些比较。
- 返回所有的记录
> 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。 > > 项目地址：<https://github.com/YunaiV/onemall> # ES { "query":{ "match_all":{} } } # Clickhouse "SELECT * FROM syslog"
- 匹配单个字段
# ES { "query":{ "match":{ "hostname":"for.org" } } } # Clickhouse "SELECT * FROM syslog WHERE hostname='for.org'"
- 匹配多个字段
# ES { "query":{ "multi_match":{ "query":"up.com ahmadajmi", "fields":[ "hostname", "application" ] } } } # Clickhouse、 "SELECT * FROM syslog WHERE hostname='for.org' OR application='ahmadajmi'"
- 单词查找，查找包含特定单词的字段
# ES { "query":{ "term":{ "message":"pretty" } } } # Clickhouse "SELECT * FROM syslog WHERE lowerUTF8(raw) LIKE '%pretty%'"
- 范围查询， 查找版本大于2的记录
# ES { "query":{ "range":{ "version":{ "gte":2 } } } } # Clickhouse "SELECT * FROM syslog WHERE version >= 2"
- 查找到存在某字段的记录 ES是文档类型的数据库，每一个文档的模式不固定，所以会存在某字段不存在的情况；而Clickhouse对应为字段为空值
# ES { "query":{ "exists":{ "field":"application" } } } # Clickhouse "SELECT * FROM syslog WHERE application is not NULL"
- 正则表达式查询，查询匹配某个正则表达式的数据
# ES { "query":{ "regexp":{ "hostname":{ "value":"up.*", "flags":"ALL", "max_determinized_states":10000, "rewrite":"constant_score" } } } } # Clickhouse "SELECT * FROM syslog WHERE match(hostname, 'up.*')"
- 聚合计数，统计某个字段出现的次数
# ES { "aggs":{ "version_count":{ "value_count":{ "field":"version" } } } } # Clickhouse "SELECT count(version) FROM syslog"
- 聚合不重复的值，查找所有不重复的字段的个数
# ES { "aggs":{ "my-agg-name":{ "cardinality":{ "field":"priority" } } } } # Clickhouse "SELECT count(distinct(priority)) FROM syslog "
我用Python的SDK，对上述的查询在两个Stack上各跑10次，然后统计查询的性能结果。
我们画出出所有的查询的响应时间的分布：
总查询时间的对比如下：
通过测试数据我们可以看出Clickhouse在大部分的查询的性能上都明显要优于Elastic。在正则查询（Regex query）和单词查询（Term query）等搜索常见的场景下，也并不逊色。
在聚合场景下，Clickhouse表现异常优秀，充分发挥了列村引擎的优势。
注意，我的测试并没有任何优化，对于Clickhouse也没有打开布隆过滤器。可见Clickhouse确实是一款非常优秀的数据库，可以用于某些搜索的场景。当然ES还支持非常丰富的查询功能，这里只有一些非常基本的查询，有些查询可能存在无法用SQL表达的情况。
四、总结
本文通过对于一些基本查询的测试，对比了Clickhouse 和Elasticsearch的功能和性能，测试结果表明，Clickhouse在这些基本场景表现非常优秀，性能优于ES，这也解释了为什么用很多的公司应从ES切换到Clickhouse之上。
参考文章：
