Clickhouse优缺点及性能情况

优点:

1,为了高效的使用CPU,数据不仅仅按列存储,同时还按向量进行处理;

2,数据压缩空间大,减少IO;处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行;

3,索引非B树结构,不需要满足最左原则;只要过滤条件在索引列中包含即可;即使在使用的数据不在索引中,由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快;

4,写入速度非常快,50-200M/s,对于大量的数据更新非常适用。

缺点:

1,不支持事务,不支持真正的删除/更新;

2,不支持高并发,官方建议qps为100,可以通过修改配置文件增加连接数,但是在服务器足够好的情况下;

3,SQL满足日常使用80%以上的语法,join写法比较特殊;最新版已支持类似SQL的join,但性能不好;

4,尽量做1000条以上批量的写入,避免逐行insert或小批量的insert,update,delete操作,因为ClickHouse底层会不断的做异步的数据合并,会影响查询性能,这个在做实时数据写入的时候要尽量避开;

5,Clickhouse快是因为采用了并行处理机制,即使一个查询,也会用服务器一半的CPU去执行,所以ClickHouse不能支持高并发的使用场景,默认单查询使用CPU核数为服务器核数的一半,安装时会自动识别服务器核数,可以通过配置文件修改该参数。

全量数据导入:数据导入临时表 -> 导入完成后,将原表改名为tmp1 -> 将临时表改名为正式表 -> 删除原表

增量数据导入: 增量数据导入临时表 -> 将原数据除增量外的也导入临时表 -> 导入完成后,将原表改名为tmp1-> 将临时表改成正式表-> 删除原数据表

相关优化:

1,关闭虚拟内存,物理内存和虚拟内存的数据交换,会导致查询变慢。

2,为每一个账户添加join_use_nulls配置,左表中的一条记录在右表中不存在,右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值,而不是标准SQL中的Null值。

3,JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边,ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在,所以右表必须是小表。

4,批量写入数据时,必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量,在写入之前最好对需要导入的数据进行排序。无序的数据或者涉及的分区太多,会导致ClickHouse无法及时对新导入的数据进行合并,从而影响查询性能。

5,尽量减少JOIN时的左右表的数据量,必要时可以提前对某张表进行聚合操作,减少数据条数。有些时候,先GROUP BY再JOIN比先JOIN再GROUP BY查询时间更短。

6,ClickHouse的分布式表性能性价比不如物理表高,建表分区字段值不宜过多,防止数据导入过程磁盘可能会被打满。

7,CPU一般在50%左右会出现查询波动,达到70%会出现大范围的查询超时,CPU是最关键的指标,要非常关注。

性能情况

1,单个查询吞吐量:如果数据被放置在page cache中,则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以2-10GB/s(未压缩)的速度进行处理(对于简单的查询,速度可以达到30GB/s)。如果数据没有在page cache中的话,那么速度将取决于你的磁盘系统和数据的压缩率。例如,如果一个磁盘允许以400MB/s的速度读取数据,并且数据压缩率是3,则数据的处理速度为1.2GB/s。这意味着,如果你是在提取一个10字节的列,那么它的处理速度大约是1-2亿行每秒。对于分布式处理,处理速度几乎是线性扩展的,但这受限于聚合或排序的结果不是那么大的情况下。

2,处理短查询的延时时间:数据被page cache缓存的情况下,它的延迟应该小于50毫秒(最佳情况下应该小于10毫秒)。 否则,延迟取决于数据的查找次数。延迟可以通过以下公式计算得知: 查找时间(10 ms) * 查询的列的数量 * 查询的数据块的数量。

3,处理大量短查询:ClickHouse可以在单个服务器上每秒处理数百个查询(在最佳的情况下最多可以处理数千个)。但是由于这不适用于分析型场景。建议每秒最多查询100次。

4,数据写入性能:建议每次写入不少于1000行的批量写入,或每秒不超过一个写入请求。当使用tab-separated格式将一份数据写入到MergeTree表中时,写入速度大约为50到200MB/s。如果您写入的数据每行为1Kb,那么写入的速度为50,000到200,000行每秒。如果您的行更小,那么写入速度将更高。为了提高写入性能,您可以使用多个INSERT进行并行写入,这将带来线性的性能提升。

count: 千万级别,500毫秒,1亿 800毫秒  2亿 900毫秒 3亿 1.1秒
group: 百万级别 200毫米,千万 1秒,1亿 10秒,2亿 20秒,3亿 30秒
join:千万-10万 600 毫秒, 千万 -百万:10秒,千万-千万 150秒

ClickHouse并非无所不能,查询语句需要不断的调优,可能与查询条件有关,不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的。

其他补充:

1,MySQL单条SQL是单线程的,只能跑满一个core,ClickHouse相反,有多少CPU,吃多少资源,所以飞快;
2,ClickHouse不支持事务,不存在隔离级别。ClickHouse的定位是分析性数据库,而不是严格的关系型数据库。
3,IO方面,MySQL是行存储,ClickHouse是列存储,后者在count()这类操作天然有优势,同时,在IO方面,MySQL需要大量随机IO,ClickHouse基本是顺序IO。
有人可能觉得上面的数据导入的时候,数据肯定缓存在内存里了,这个的确,但是ClickHouse基本上是顺序IO。对IO基本没有太高要求,当然,磁盘越快,上层处理越快,但是99%的情况是,CPU先跑满了(数据库里太少见了,大多数都是IO不够用)。

上一篇:ClickHouse 高级(五)数据一致性(重点)


下一篇:clickhouse物化视图