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ClickHouse

ClickHouse是一个用于线上分析处理（OLAP）的开源列式数据库。

Clickhouse
开发者ClickHouse Inc 及 ClickHouse开源社区
首次发布2016年6月15日，​8年前​（2016-06-15）
当前版本
  • 22.3.2.2（2022年3月17日）[1]
  • 24.1.5.6（2024年2月14日；稳定版本）[2]
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源代码库
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编程语言C++
操作系统Linux, macOS
许可协议Apache License 2.0
网站clickhouse.yandex

ClickHouse是由俄罗斯IT公司Yandex为Yandex.Metrica网络分析服务开发的。[3][4][5][6] ClickHouse允许分析实时更新的数据。该系统以高性能为目标。[7]

这个项目是在2016年6月发布的Apache许可证下的开源软件。[8]

Yandex.Tank负载测试工具使用ClickHouse。[8] Yandex.Market使用ClickHouse来监控网站的可访问性和KPI。[9] ClickHouse还在CERN的LHCb实验[10]中实现了对100亿个事件的元数据进行存储和处理，每个事件有超过1000个属性，Tinkoff Bank使用ClickHouse作为项目的数据存储。[11]

历史

Yandex.Metrica以前使用一种经典的方法，即以聚合形式存储原始数据。[12] 这种方法可以帮助减少存储的数据量。然而，它有几个局限性和缺点：

  • 可用报表的列表必须是预先确定的，而且无法生成自定义报表。
  • 聚合之后，数据量可能会增加。当数据由大量键进行聚合或使用具有高基数的键（如URL）时，就会发生这种情况。
  • 对于具有不同聚合的报表，很难支持逻辑一致性。

另一种方法是存储未聚合的数据。处理原始数据需要高性能的系统，因为所有计算都是实时进行的。为了解决这个问题，需要一个能够处理整个互联网规模的分析数据的列式数据库。Yandex开始开发自己的列式数据库。 ClickHouse的第一个原型在2009年出现。2014年底，Yandex.Metrica 2.0版发布。新版本有一个用于创建自定义报告的接口，并使用ClickHouse存储和处理数据。

ClickHouse Inc.于2021年9月在加州旧金山成立，以持续发展ClickHouse；最初由Index Ventures、Benchmark Capital和Yandex共投资 5000 万美元。2021年10月Coatue Management、Altimeter Capital等B轮融资2.5亿美元，使公司估值达20亿美元。直至2023年ClickHouse Inc员工人数为120人。

功能

Clickhouse DBMS 的主要功能是：[13]

  • 真正的列式数据库。 没有任何内容与值一起存储。例如，支持常量长度值，以避免将它们的长度“ number”存储在值的旁边。
  • 线性可扩展性。 可以通过添加服务器来扩展集群。
  • 容错性。 系统是一个分片集群，其中每个分片都是一组副本。ClickHouse使用异步多主复制。数据写入任何可用的副本，然后分发给所有剩余的副本。Zookeeper用于协调进程，但不涉及查询处理和执行。
  • 能够存储和处理数PB的数据。
  • SQL支持。 Clickhouse支持类似SQL的扩展语言，包括数组和嵌套数据结构、近似函数和URI函数，以及连接外部键值存储的可用性。
  • 高性能。[14]
    • 使用向量计算。数据不仅由列存储，而且由向量处理（一部分列）。这种方法可以实现高CPU性能。
    • 支持采样和近似计算。
    • 可以进行并行和分布式查询处理（包括JOIN）。
  • 数据压缩。
  • HDD优化。 该系统可以处理不适合内存的数据。
  • 用于数据库（DB）连接的客户端。 数据库连接方式包括控制台客户端、HTTP API，或者各种编程语言的wrapper（可以用的有Python、PHP[15]、NodeJS[16]、Perl[17]、Ruby[18]与R[19]语言）。ClickHouse也可以使用JDBC驱动。[20]
  • 详细的文档。（页面存档备份，存于互联网档案馆）

限制

Clickhouse有一些可以被视为缺点的特点：

  • 不支持事务。
  • 默认情况下，在执行聚合时，查询中间状态必须适合单个服务器上的RAM。但是，在这种情况下，可以将ClickHouse配置为溢出到磁盘上来解决。
  • 缺乏完整的UPDATE/DELETE实现。

使用场景

Clickhouse是为OLAP查询而设计的。[13]

  • 它可以处理少量包含大量字段的表。
  • 查询可以使用从数据库中提取的大量行，但只用一小部分字段。
  • 查询相对较少(通常每台服务器大约100个RPS)。
  • 对于简单的查询，允许大约50毫秒的延迟。
  • 列值相当小，通常由数字和短字符串组成（例如每个URL，60字节）。
  • 处理单个查询时需要高吞吐量（每台服务器每秒数十亿行）。
  • 查询结果主要是过滤或聚合的。
  • 数据更新使用简单的场景（通常只是批量处理，没有复杂的事务）。

ClickHouse的一个常见情况是服务器日志分析。在将常规数据上传到ClickHouse之后（建议将数据每次1000条以上批量插入），就可以通过即时查询分析事件或监视服务的指标，如错误率、响应时间等。

ClickHouse还可以用作内部分析师的内部数据仓库。ClickHouse可以存储来自不同系统的数据（比如Hadoop或某些日志），分析人员可以使用这些数据构建内部指示板，或者为了业务目的执行实时分析。

基准测试结果

根据开发人员进行的基准测试，[14] 对于OLAP查询，ClickHouse的速度比Hive（基于Hadoop技术栈的DBMS）或MySQL（通用RDBMS）快100倍以上。

商业实现

  • Altinity
  • ClickHouse Inc
  • Firebolt

参考文献

  1. ^ https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/releases/tag/v22.3.2.2-lts; 出版日期: 2022年3月17日; 检索日期: 2022年3月25日.
  2. ^ Release 24.1.5.6. 2024年2月14日 [2024年2月19日]. 
  3. ^ Usage Statistics and Market Share of Traffic Analysis Tools for Websites, November 2016. w3techs.com. [2016-11-10]. （原始内容存档于2014-01-21）. 
  4. ^ Datanyze. Analytics Market Share Report | Competitor Analysis | Google Analytics, Google Universal Analytics, Yandex Metrica. Datanyze. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-21） （美国英语）. 
  5. ^ Wappalyzer. Analytics. wappalyzer.com. 2011-12-30 [2016-11-10]. （原始内容存档于2017-05-12）. 
  6. ^ Analytics - SEOMON.com. seomon.com. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-12）. 
  7. ^ ClickHouse: High-Performance Distributed DBMS for Analytics | Percona Live Amsterdam - Open Source Database Conference 2016. www.percona.com. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-21）. 
  8. ^ 8.0 8.1 Яндекс открывает ClickHouse. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-21）. 
  9. ^ Здоровье Маркета: как мы превращаем логи в графики, Дмитрий Андреев (Яндекс) — События Яндекса. events.yandex.ru. [2016-11-10]. （原始内容存档于2017-08-30）. 
  10. ^ Yandex — Yandex Launches Search Tool for LHC Events at CERN. Yandex. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-20）. 
  11. ^ Сравнение аналитических in-memory баз данных. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-21）. 
  12. ^ Эволюция структур данных в Яндекс.Метрике. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-12-28）. 
  13. ^ 13.0 13.1 ClickHouse Guide. clickhouse.yandex. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-11-11）. 
  14. ^ 14.0 14.1 Performance comparison of analytical DBMS. clickhouse.yandex. [2016-11-10]. （原始内容存档于2016-10-20）. 
  15. ^ smi2/phpClickHouse. GitHub. [2016-11-10]. （原始内容存档于2019-09-24）. 
  16. ^ apla/node-clickhouse. GitHub. [2016-11-10]. （原始内容存档于2019-09-24）. 
  17. ^ elcamlost/perl-DBD-ClickHouse. GitHub. [2016-11-10]. （原始内容存档于2018-06-12）. 
  18. ^ archan937/clickhouse. GitHub. [2016-11-10]. （原始内容存档于2018-06-12）. 
  19. ^ hannesmuehleisen/clickhouse-r. GitHub. [2016-11-10]. （原始内容存档于2019-09-24）. 
  20. ^ yandex/clickhouse-jdbc. GitHub. [2016-11-10]. （原始内容存档于2019-09-24）. 

外部链接

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