ClickHouse 在头条的技术演进-陈星
clickhouse原理
clickhouse原理
ClickHouse是一个列式存储数据库管理系统，它有独特的性能优势。
它被设计成一个高可扩展性、高性能和低成本的数据仓库，用于存储和分析大量数据。
ClickHouse原理主要分为三个部分：
1. 数据存储： ClickHouse使用了列式存储的技术，这意味着将每行的数据分割成多列，每列都有一个特定的数据类型，而不是将所有数据都存储在一个字段中。
这样，相同类型的数据可以被存储在一起，从而减少内存占用，并提升查询速度。
2. 数据分析： ClickHouse支持多种数据分析方法，包括OLAP(On-line Analytical Processing)，
ELT(Extract-Load-Transform)，MapReduce等。
OLAP模型允许用户使用多种查询来检索大量数据，以及对所得结果进行多维度分析。
ELT模式允许用户将原始数据从不同的源加载到ClickHouse，然后进行数据转换，以便更好地进行分析工作。
MapReduce模型允许用户分布式地处理数据，以减少计算时间。
3. 缓存： ClickHouse采用了内存中的“内置”缓存，它可以有效地减少查询和计算的时间。
此外，
ClickHouse还支持外部缓存，如Redis，Memcached，MySQL，Hadoop等，以便用户可以更好地管理海量数据。
clickhouse技术原理
clickhouse技术原理
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的开源分布式列
式数据库管理系统（DBMS）。
它专门设计用于处理大规模数据分析
工作负载，其技术原理涉及以下几个方面：
1. 列式存储，ClickHouse 采用列式存储，将数据按列存储在
硬盘上，而不是按行存储。
这种存储方式使得查询只需要读取所需
列的数据，大大提高了查询性能，特别是在需要聚合大量数据的情
况下。
2. 数据压缩，ClickHouse 使用多种压缩算法对数据进行压缩，以减少存储空间和提高数据传输效率。
这有助于降低存储成本，并
且在查询执行时可以更快地读取和处理压缩的数据。
3. 并行处理，ClickHouse 采用并行处理技术，可以同时利用
多个 CPU 核心和多台服务器来处理查询。
这种并行处理方式使得ClickHouse 能够快速处理大规模数据，提高了系统的整体性能。
4. 数据分区和排序，ClickHouse 支持对数据进行分区和排序，以便更快地定位和访问特定的数据。
通过合理的数据分区和排序策
略，可以进一步提高查询性能和降低系统的负载。
5. 数据持久化，ClickHouse 采用一种称为 MergeTree 的数据存储引擎，它能够有效地将新数据追加到现有的数据文件中，同时支持数据的快速删除和更新操作，保证了数据的持久性和一致性。
总的来说，ClickHouse 的技术原理主要包括列式存储、数据压缩、并行处理、数据分区和排序以及数据持久化等方面，这些特点使得 ClickHouse 成为一个高效、可靠的大数据分析工具。
clickhouse工作原理
点击房是一种用于实时查询和分析大规模数据的开源列存储数据库管理系统。
点击房自问世以来，备受大数据行业的关注和青睐，其高性能和可扩展性备受推崇。
本文将深入探讨点击房的工作原理，包括数据存储、数据查询、数据压缩等方面，以便读者对点击房有更深入的了解。
一、数据存储点击房采用了主从架构，数据主要存储在分布式文件系统中。
点击房通过数据分片、分布式副本等技术保证数据的高可用和容错性。
点击房的数据存储采用了列式存储的方式，这种方式可以显著减少数据占用的空间，提高数据的读取效率。
1.1数据分片点击房将数据按照不同的字段进行分片，每个分片包含一定数量的数据。
在进行数据查询的时候，点击房可以根据数据分片的情况进行并行查询，提高查询的效率。
1.2分布式副本点击房将数据分布到不同的节点上，并保留多个副本以保证数据的高可用性。
当某个节点宕机或发生故障时，点击房可以快速地切换到备用节点上，保证数据的连续性。
1.3列式存储点击房采用了列式存储的方式，将同一列的数据存储在一起。
这种存储方式可以显著减少数据占用的空间，并且在进行数据查询的时候可以只加载需要的列，提高数据的读取效率。
二、数据查询点击房的数据查询主要通过点击房的查询引擎来完成，点击房的查询引擎采用了多种技术来提高查询的效率和稳定性。
2.1数据索引点击房在进行数据查询的时候会使用索引来加速查询，点击房的索引采用了LSM树的方式来进行构建，可以提高查询的速度和稳定性。
2.2分布式查询点击房的查询引擎采用了分布式查询的方式，可以在多个节点上并行查询数据，提高查询的效率。
2.3数据压缩点击房在进行数据查询的时候会对数据进行压缩，减少数据在网络传输和存储中的占用空间，提高数据的读取效率。
三、数据压缩点击房在进行数据存储的时候采用了多种数据压缩算法来减少数据的占用空间，提高数据的读取效率。
3.1字典压缩点击房会对数据中的重复值进行字典压缩，将重复的值存储在一个字典表里，减少数据的存储空间。
ClickHouse 在头条的技术演进
ClickHouse 在头条内部技术演化⽬目录 1. ClickHouse 简介2. Bytedance 如何使用ClickHouse3. 问题与解决方案4. Q&AClickHouse 简介1. Developed by Yandex, and open source since 20162. 查询性能优越的分析型引擎3. 主要特点（not new)- Column oriented + vector execution- Local attached storage (not Hadoop ecosystem) - Linear scalable & Reliable(shard + replication)- SQL interface- FastClickHouse 简介 - 性能优越的因素1. Data Skipping- 分区以及分区剪枝- 数据局部有序（LSM-like engine, zone map)2. 资源的垂直整合- 并发 MPP+ SMP（plan level)- Tuned执行层实现 （multi-variant agg implementation…, SIMD) 3. C++ Template CodeClickHouse 简介 - 适用场景与不足1. 适用场景- 单表分析 或 colocate join case- distributed join 性能并不出色2. 不足- no transaction- batch data ingest- weak update/delete support- weak optimizer & query rewrite1. 选择ClickHouse的原因产品需求- 交互式分析能力 (in seconds)- 查询模式多变- 以大宽表为主- 数据量大Open sourced MPP OLAP engine - (performance, feature, quality)1. 几千个节点, 最大集群1200个节点2. 数据总量 ~ 几十PB3. 日增数据 ~ 100TB4. 查询响应时间(mostly) ～ ms - 30s5. 覆盖下列用户- 产品运营，分析师- 开发人员- 少量广告类用户- openapi。
clickhouse深度讲解
clickhouse深度讲解clickhouse哇，那可真是一个超厉害的数据处理工具呢。
clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统。
它的性能那叫一个棒呀。
它为啥这么厉害呢？这就和它的列式存储结构有很大关系啦。
在传统的行式存储数据库中，数据是按行来存储的，就像我们把一个人的所有信息一行一行地放着。
但是clickhouse的列式存储呢，是把同一列的数据放在一起。
这样在进行数据分析的时候，如果我们只需要某几列的数据，它就不需要像行式存储那样把整行的数据都读取出来，而是可以直接定位到我们需要的列，大大提高了数据读取的效率。
比如说我们有一个很大的用户数据表，里面有用户的姓名、年龄、购买记录等很多列，如果我们只想要分析年龄和购买记录之间的关系，clickhouse就能够快速地从存储年龄和购买记录的列中获取数据，速度超快的呢。
clickhouse还支持大规模的数据存储和处理。
不管是海量的日志数据，还是大型企业的业务数据，它都能轻松应对。
它能够在短时间内对大量的数据进行查询和分析。
这对于那些需要处理大量数据的公司或者项目来说，简直就是救星一样的存在。
想象一下，如果没有这样强大的工具，要处理那么多的数据，要花费多少时间和资源呀。
而且clickhouse的查询语言也很方便使用。
它的语法虽然有一定的复杂性，但是一旦掌握了，就能够灵活地进行各种复杂的查询操作。
我们可以对数据进行分组、排序、聚合等操作，还可以使用各种函数来对数据进行处理。
比如说我们想要统计某个时间段内购买金额最高的用户，就可以通过clickhouse的查询语言，使用聚合函数和排序函数轻松地实现这个功能。
clickhouse的分布式架构也很值得一说呢。
它可以在多个节点上进行数据的存储和处理。
这样可以提高整个系统的扩展性和容错性。
如果数据量不断增加，我们可以很方便地增加新的节点来存储和处理数据。
如果某个节点出现故障，其他节点仍然可以正常工作，不会影响整个系统的运行。
clickhouse应用实践和原理解析
clickhouse应用实践和原理解析ClickHouse是一种高性能、可扩展的列式数据库管理系统，广泛应用于大数据分析和实时查询场景。
本文将从应用实践和原理解析两个方面介绍ClickHouse的特点和工作原理。
一、ClickHouse的应用实践ClickHouse在大数据分析领域有着广泛的应用实践。
首先，ClickHouse具备高性能的特点，能够处理海量数据的快速查询。
它采用了列式存储和数据压缩技术，能够有效地减少磁盘IO和网络传输开销，提高查询效率。
因此，ClickHouse适用于需要对大规模数据进行复杂分析和聚合计算的场景，如日志分析、用户行为分析等。
ClickHouse支持实时数据插入和查询。
它采用了分布式架构和数据分片技术，可以水平扩展，实现数据的并行处理和查询。
这使得ClickHouse能够满足实时数据分析的需求，例如实时监控、实时报表等。
同时，ClickHouse还支持数据的持久化存储和数据备份，保证数据的可靠性和可恢复性。
ClickHouse提供了丰富的查询语法和函数库，支持复杂的数据分析和聚合操作。
它支持SQL语法，并提供了一些特殊的聚合函数和时间序列函数，方便用户进行数据处理和计算。
此外，ClickHouse还支持数据的压缩和分区，可以根据业务需求进行数据的优化和管理。
二、ClickHouse的工作原理解析ClickHouse的工作原理主要包括数据存储和查询处理两个方面。
首先，ClickHouse采用了列式存储的方式，将同一列的数据存储在一起，提高了数据的压缩率和查询效率。
同时，ClickHouse还支持数据的分区和排序，可以根据列的值进行数据的划分和排序，进一步提高查询性能。
ClickHouse的查询处理采用了多级索引和向量化查询的技术。
它使用了Bloom Filter和MergeTree等索引结构，可以快速定位到需要查询的数据块，减少了磁盘IO的开销。
同时，ClickHouse还使用了向量化查询的方式，将多个查询操作合并为一个向量操作，提高了查询的吞吐量和响应速度。
clickhouse 数据存储原理
clickhouse 数据存储原理ClickHouse 是一种面向OLAP（在线分析处理）场景的开源分布式列式数据库管理系统。
其数据存储原理主要基于列式存储和分布式架构。
以下是ClickHouse 数据存储的主要原理：1.列式存储：•ClickHouse 使用列式存储而非行式存储，这意味着数据在物理上按列而不是按行存储。
每个列被存储为一个独立的文件，这有助于提高查询性能，特别是在涉及大量列但只需查询其中一部分列的情况下。
2.数据划分：•ClickHouse 将数据划分为多个块（block）。
每个块包含一系列行和所有列的一部分。
块的大小通常是在数百兆到数千兆之间。
这种划分有助于减小数据的读写粒度，提高查询性能。
3.MergeTree 表引擎：•ClickHouse 中的MergeTree 表引擎是基于时间的多版本数据存储引擎，广泛用于处理时间序列数据。
它通过定期合并（merge）相邻的块，以保持数据的紧凑性和高效性。
4.分布式架构：•ClickHouse 是一种分布式数据库，可以水平扩展。
数据存储在多个节点上，每个节点都有自己的数据副本。
这种分布式架构有助于处理大规模数据，提高系统的可用性和容错性。
5.数据压缩：•ClickHouse 使用多种数据压缩算法，以减小存储空间占用。
这有助于在保持高性能的同时降低存储成本。
6.索引结构：•ClickHouse 使用多级索引结构，包括主键索引、范围索引和合并索引。
这些索引结构提高了数据检索的效率。
7.磁盘I/O 优化：•ClickHouse 进行了磁盘I/O 的优化，采用了一些技术，如数据预读取、异步写入等，以提高数据的读写性能。
总体而言，ClickHouse 的数据存储原理是基于列式存储、数据划分、分布式架构等关键概念的。
这些原理使得ClickHouse 在处理大规模数据集和复杂查询时能够提供高性能和可伸缩性。
ClickHouse的基本介绍，什么是ClickHouse？
ClickHouse的基本介绍，什么是ClickHouse？楔⼦最近公司决定采⽤ ClickHouse 来做数据的⼤规模处理，关于 ClickHouse 虽然早有⽿闻，但因为时间原因并没有专门去学习。
⽽公司也考虑到⽬前内部具有 ClickHouse 使⽤经验的⼈还不是很多，因此给了相对⽐较充⾜的时间去了解。
虽然 ClickHouse 诞⽣于 2016 年，但相对于 Hadoop ⽣态圈⽽⾔，普及度显然还没有那么⼴，因此除了官⽹之外还没有看到⽐较合适的教程。
不过幸运的是在京东上⾯发现了⼀本关于 ClickHouse 的书，叫《ClickHouse 原理解析与应⽤实践》，由朱凯⽼师编写，据悉这是第⼀本讲解 ClickHouse 的书。
看了⼀下⽬录，感觉内容还是⽐较充实的，于是果断买下来，⽤于学习。
因此本⽂很多内容均来⾃于此书，只不过书中的 ClickHouse 版本有些低了（ClickHouse 的发布频率还是挺快的），这⾥采⽤了⼀个⽐较新的版本，因此安装时的细节会有些不同。
那么下⾯就开始 ClickHouse 的学习之旅吧，看看 ClickHouse 究竟是何⽅神圣，为何能够异军突起。
Google 于 2003~2006 年相继发表了三篇论⽂："Google File System"、"Google MapReduce"、"Google Bigtable"，将⼤数据的处理技术带进了⼤众视野，⽽ 2006 年开源项⽬ Hadoop 的出现，则标志着⼤数据处理技术普及的开始，⼤数据技术真正开始⾛向⼤众。
Hadoop 最初指的是分布式⽂件系统 HDFS 和 MapReduce 计算框架，但是它⼀路⾼歌猛进，在此基础之上像搭积⽊⼀样快速发展成为⼀个庞⼤的⽣态（被称为 Hadoop ⽣态圈），其中包括 Hive、HBase、Spark 等数⼗种框架。
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ClickHouse 在头条内部技术演化陈星⾃自我介绍- 10 year in database kernel(OLAP, warehouse) RD- Worked on DB2 LUW, DB2 BLU(dashDB), BigSQL(SQL on Hadoop) - 1+ years in Bytedance, and incubate ClickHouse development and deployment there⽬目录 1. ClickHouse 简介2. Bytedance 如何使用ClickHouse3. 问题与解决方案4. Q&AClickHouse 简介1. Developed by Yandex, and open source since 20162. 查询性能优越的分析型引擎3. 主要特点（not new)- Column oriented + vector execution- Local attached storage (not Hadoop ecosystem) - Linear scalable & Reliable(shard + replication)- SQL interface- FastClickHouse 简介 - 性能优越的因素1. Data Skipping- 分区以及分区剪枝- 数据局部有序（LSM-like engine, zone map)2. 资源的垂直整合- 并发 MPP+ SMP（plan level)- Tuned执行层实现 （multi-variant agg implementation…, SIMD) 3. C++ Template CodeClickHouse 简介 - 适用场景与不足1. 适用场景- 单表分析 或 colocate join case- distributed join 性能并不出色2. 不足- no transaction- batch data ingest- weak update/delete support- weak optimizer & query rewrite1. 选择ClickHouse的原因产品需求- 交互式分析能力 (in seconds)- 查询模式多变- 以大宽表为主- 数据量大Open sourced MPP OLAP engine - (performance, feature, quality)1. 几千个节点, 最大集群1200个节点2. 数据总量 ~ 几十PB3. 日增数据 ~ 100TB4. 查询响应时间(mostly) ～ ms - 30s5. 覆盖下列用户- 产品运营，分析师- 开发人员- 少量广告类用户- openapi产品运营研发⼈人员⽤用户⾏行行为分析平台⾃自研BI 系统SQL ⽹网关其他ClickHouse 集群数据仓库（HIVE)Kafka RDBMS(MYSQL)数据ETL服务Mini batchData- 多种数据源 （离线 + 实时 + …) - 交互式分析- 数据处理链路对业务方透明满足数据中台对数据查询需求。
问题与解决⽅方案数据就绪？ETLCH NodeCH NodeCH NodeHDFS消息中间件其他服务化与自动化中的问题1. HDFS 数据访问2. 数据导入过程中Fail over3. CH数据就绪速度(Part 生成）1. 增加 HDFS 数据访问能力（HDFS client porting from HAWQ)2. ETL服务维护外部事务保障数据一致性（fail over)3. INSERT INTO LOCAL TABLE4. 数据构建与查询分离 (experimental feature)1. 客户端上报字段多变 (自定义参数）2. 数据产品需要相对固定schemaEngine fix this Gap by Map type性能需求： 访问MAP 键值需要与访问POD 类型的列速度一致 实现方式： LOB ？ Two-implicit column? Other1. 数据特征： # keys 总量可控， 局部有限2. 局部（PART level)展平模型 (自描述）1. MAP键访问自动改写e.g. “select c_map{‘a’} from table” will be rewrote to “select c_map_a from table”2. MAP列访问 (代价较大)e.g. select c_map from table3. Merge阶段优化（无需重构MAP column)4. 收益：- 自动化接入- Table schema 简化- 极大简化数据构建(ETL)逻辑语法：•Create table t(c1 UInt64, c2 Map(String, UInt8)) ENGINE=MergeTree…. •insert into t values(1, {'abc':1, ‘bcd':2})•Select c2{‘abc’} from t1. 两副本保障数据/服务2. ReplicatedMergeTree in ClickHouse （Issue) - Async Master-Master replication-1. ReplicatedMergeTree的问题- ZooKeeper压力大，znode太多- 400 Nodes 集群， 半年数据， 800万znodes2. ReplicatedMergeTree use ZK to store:- Table schema- 副本状态（part info & log info)- 分片（shard) 状态Catalog service + mini log service + coordinate serviceHigh Volume Data & High Availability (Zookeeper问题)1. 数据继续增长会导致ZK无法服务2. 社区mini checksum in zk能缓解内存使用，但不能解决问题3. 基于MergeTree开发HA 方案1. ZooKeeper只用作coordinate - Log Sequence Number(LSN) 分配 - 数据Block ID 分配 - 元数据管理2. 节点维护local log service (action log)3. Log 在分片内部节点间通过Gossip协议交互4. 数据信息（parts) 按需交互5. 外部接口与社区兼容（例如：multi-master写入）High Volume Data & High Availability - HaMergeTree ZK （LSN/ID alloc, metadata)Replica ReplicaPart/Log INFOHigh Volume Data & High Availability - HaMergeTree ZK （LSN/ID alloc,metadata)Replica A Replica B Insert 122’3 1. A 获取LSN和Block ID 2. A Push log to active replica B 2’. B get its log lags from ZK and pull from A 3. B redo the log and get Block from AHigh Volume Data & High Availability - HaMergeTree1. ZooKeeper压力不会随着数据量增长2. ~ 3M znodes in ZK3. 保障数据&服务高可用1. String 类型的滥用（from HIVE), 处理低效2. Why not LowCardinalityColumn？3. 算子尽量在压缩域上执行（actionable compression) - pure dictionary compression- predication (equality family)- group by (single/composite keys)1. Per replica字典(异步)构建 - why not cluster level/shard level?2. Support xxMergeTree onlyINSERTPART ROLLINMERGEAsync check &recode WriteData & Dict (MergedBlockO utPutStream)1. 压缩域执行Analyze and Rewrite Read compressed string as code SelectDecompress(optional) Execute actions on code1. 分布式表字典 （per shard, per replica)2. 分布式表压缩域执行3. 性能提升约 20% ～ 30%1. Query：60天内用户转化率/行为路径，以及对应每天转化率2. 内存使用量大，OOM对服务稳定性影响3. Aggregator无法感知底层数据特性1. Aggregator 由执行HINT控制2. HINT 感知数据分区/指标语义3. Blocked Aggregator 按partition pipeline计算指标。
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