Docker容器化急速部署ClickHouse_docker clickhouse

1.ClickHourse入门简介

（1）什么是行存储

• 传统的OLTP关系型数据库 都是行存储
• 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在
• 适合随机的增删改查操作 或者 在行中选取所有属性的查询操作，结合索引提升性能
• 缺点
  • 查询的全部记录的某几个字段，但由于这些字段在各行数据单元中，而整个行特别大(字段特别多)，程序必须不断读取每一条的行记录取对应的字段，使得读取效率大大降低
  • 例子：找某个订单的话，就很方便，订单的全部信息都能获取； 但找全部订单总金额就需要遍历多个数据

（2）什么是列式存储

• 存储结构化数据时，在底层的存储介质上，数据是以列的方式来组织的
• 存储完若干条记录的首个字段后，再存储这些记录的第二个字段，然后再第三个字段、第四个字段…
• 查询时只有涉及到的列会被读取，而不需要全表扫描，可以显著减少IO消耗，并降低查询响应时间
• 例子：查询全部成交额，只需要把订单金额拿出来即可

• 总结
  • 描述的是底层存储介质上，数据的组织形式，哪种组织对应哪种业务需求
  • 列存储在聚合、统计等操作性能会优于行存储
  • 列存储将多行记录的列连续存储在一起，一列接着一列
  • 列式存储是同个数据类型，会进行数据压缩率更高，更省空间
  • 列存储数据更新成本较高，一般适合读多写少的场景，适合 OLAP 分析型系统

（3）什么是ClickHouse

• ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse。
• clickhouse可以做用户行为分析，流批一体。
• 线性扩展和可靠性保障能够原生支持 shard + replication。
• clickhouse没有走hadoop生态，采用 Local attached storage 作为存储。

（4）ClickHouse的特点和应用场景

• 不依赖Hadoop 生态、安装和维护简单
• 擅长对列的聚合、计数等统计操作性能强劲
• 对列存储和压缩的采用更好的算法，更好节省成本
• 拓展性强，在生产中经过实战测试，从单服务器部署到具有数千个节点的集群的线性水平可扩展性
• 具有企业级安全功能和故障安全机制，可防止数据因应用程序错误和人为错误而损坏
• 支持主流的大部分SQL语法和函数
• 吞吐能力强，官方测试支持，支持多种存储引擎，满足多数业务场景
• 广泛应用：互联网电商、在线教育、金融等领域用，户行为数据记录和分析，搭建数据可视化平台

（5）整体架构

2.Docker部署ClickHouse

（1）Docker部署ClickHouse

• docker的官网：https://hub.docker.com/

提前在有docker环境的centos7系统下执行命令：
docker run -d --name clickhouse --ulimit nofile=262144:262144 \
-p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 --privileged=true \
-v /usr/local/clickhouse/log:/var/log/clickhouse-server \
-v /usr/local/clickhouse/data:/var/lib/clickhouse clickhouse/clickhouse-server:22.2.3.5
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• 默认http端口是8123，tcp端口是9000, 同步端口9009

• web可视化界面：http://ip:8123/play ip为你当前机器的ip地址

注意：

• 在任何其他情况下不能将ClickHouse服务器暴露给公共互联网
• ClickHouse体验平台界面实际上是通过ClickHouse 的HTTP API接口实现的
• 确保它只在私有网络上侦听，并由正确配置的防火墙监控

3.DBeaver连接ClickHouse