目录
一、ClickHouse 是什么？ 二、业务问题 三、ClickHouse实践 四、遇到的坑 五、总结
一、ClickHouse 是什么？
ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
我们首先理清一些基础概念
OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统 OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果
接着我们用图示，来理解一下列式数据库 和行式数据库 区别
在传统的行式数据库系统中（MySQL、Postgres和MS SQL Server），数据按如下顺序存储：
在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按如下的顺序存储：
两者在存储方式上对比：
以上是ClickHouse基本介绍，更多可以查阅官方手册：https://clickhouse.com/docs/zh
二、业务问题
业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的大表及两个辅表，单次联表查询开销在3min+，执行效率极低。经过索引优化、水平分表、逻辑优化，成效较低，因此决定借助ClickHouse来解决此问题
最终通过优化，查询时间降低至1s内，查询效率提升200倍！
希望通过本文，可以帮助大家快速掌握这一利器，并能在实践中少走弯路。
三、ClickHouse实践
1.Mac下的Clickhouse安装
我是通过docker安装，查看教程：https://blog.csdn.net/qq_24993831/article/details/103715194
也可以下载CK编译安装，相对麻烦一些。
2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse
ClickHouse支持Mysql大多数语法，迁移成本低，目前有五种迁移方案：
create table engin mysql，映射方案数据还是在Mysql insert into select from，先建表，在导入 create table as select from，建表同时导入 csv离线导入 streamsets
选择第三种方案做数据迁移：
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')复制
3.性能测试对比
| 类型 | 数据量 | 表大小 | 查询速度 |
|---|---|---|---|
| Mysql | 5000万 | 10G | 205s |
| ClickHouse | 5000万 | 600MB | 1s内 |
4.数据同步方案
临时表
新建temp中间表，将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表，再替换原ClickHouse中的表，适用数据量适度，增量和变量频繁的场景
synch
开源的同步软件推荐：synch
https://github.com/long2ice/synch/blob/dev/README-zh.md
原理是通过Mysql的binlog日志，获取sql语句，再通过消息队列消费task
5.ClickHouse为什么快？
只需要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，降低IO cost 同列同类型，有十倍压缩提升，进一步降低IO clickhouse根据不同存储场景，做个性化搜索算法
四、遇到的坑
1.ClickHouse与mysql数据类型差异性
用Mysql的语句查询，发现报错：
解决方案 ：LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id)，中转一下，统一无符号类型关联
2.删除或更新是异步执行，只保证最终一致性
查询CK手册发现，即便对数据一致性支持最好的Mergetree，也只是保证最终一致性：
如果对数据一致性要求较高，推荐大家做全量同步来解决
五、总结
通过ClickHouse实践，完美的解决了Mysql查询瓶颈，20亿行以下数据量级查询，90%都可以在1s内给到结果，随着数据量增加，ClickHouse同样也支持集群，大家如果感兴趣，可以积极尝试 : )
