ClickHouse 简介

ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一款MPP架构(大规模并行处理)的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。

1、ClickHouse  特点

1.1、列式存储

以下面表数据为例：

采用行式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：

这样存储的好处是想查某个人所有的属性时，可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以，因为某个人的数据是顺序存储的。但是当想查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。

采用列式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：

这时想查所有人的门派只需把门派那一列拿出来就可以了

列式储存的好处：

• 对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。
• 由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重。
• 由于数据压缩比更好，一方面节省了磁盘空间，另一方面对于cache也有了更大的发挥空间。

1.2、DBMS的功能

几乎覆盖了标准SQL的大部分语法，包括 DDL和 DML，以及配套的各种函数，用户管理及权限管理，数据的备份与恢复

1.3、多样化引擎

ClickHouse和MySQL类似，把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可以设定不同的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类20多种引擎。

1.4、高吞吐写入能力

ClickHouse采用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台Compaction。通过类LSM tree的结构，ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写，写入后数据段不可更改，在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力，即便在HDD上也有着优异的写入性能。官方公开benchmark测试显示能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写入速度。

1.5、数据分区与线程级并行

ClickHouse将数据划分为多个partition，每个partition再进一步划分为多个index granularity，然后通过多个CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。在这种设计下，单条Query就能利用整机所有CPU。极致的并行处理能力，极大的降低了查询延时。

所以，ClickHouse即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多cpu，就不利于同时并发多条查询。所以对于高qps的查询业务，ClickHouse并不是强项。`

1.6、性能对比

单表查询

关联查询

结论:ClickHouse像很多OLAP数据库一样，单表查询速度由于关联查询，而且ClickHouse的两者差距更为明显。

也可以参考下官方给出ClickHouse和其它数据库的对比结果

https://clickhouse.com/benchmark/dbms/