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ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),使用C++语言编写,主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
列式存储
以下面的表为例:
1)采用行式存储时,数据在磁盘上的组织结构为:
好处是想查某个人所有的属性时,可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想查所有人的年龄时,需要不停的查找,或者全表扫描才行,遍历的很多数据都是不需要的。
2)采用列式存储时,数据在磁盘上的组织结构为:
这时想查所有人的年龄只需把年龄那一列拿出来就可以了。
3)列式存储的好处:
DBMS的功能:几乎覆盖了标准SQL的大部分语法,包括DDL和DML,以及配套的各种函数,用户管理及权限管理,数据的备份与恢复;
多样化引擎:ClickHouse和MySQL类似,把表级的存储引擎插件化,根据表的不同需求可以设定不同的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类20多种引擎;
高吞吐写入能力:ClickHouse采用类LSM Tree的结构,数据写入后定期在后台Compaction。通过类LSM tree的结构,ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写,写入后数据段不可更改,在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。顺序写的特性,充分利用了磁盘的吞吐能力,即便在HDD上也有着优异的写入性能。
官方公开benchmark测试显示能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力,按照每行100Byte估算,大约相当于50W-200W条/s的写入速度
数据分区与线程级并行
ClickHouse将数据划分为多个partition,每个partition再进一步划分为多个index granularity(索引粒度),然后通过多个CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。在这种设计下,单条Query就能利用整机所有CPU。极致的并行处理能力,极大的降低了查询延时
所以,ClickHouse即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多cpu,就不利于同时并发多条查询。所以对于高qps的查询业务,ClickHouse并不是强项
确定防火墙处于关闭状态
CentOS取消打开文件数限制
sudo vim /etc/security/limits.conf
在末尾加入:
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072
sudo vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
在末尾加入:
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072
退出当前用户,重启登录,ulimit -a
查看打开文件数和用户进程数是否更改
[root@aliyun ~]# ulimit -a core file size (blocks, -c) 0 data seg size (kbytes, -d) unlimited scheduling priority (-e) 0 file size (blocks, -f) unlimited pending signals (-i) 7284 max locked memory (kbytes, -l) 64 max memory size (kbytes, -m) unlimited open files (-n) 65536 pipe size (512 bytes, -p) 8 POSIX message queues (bytes, -q) 819200 real-time priority (-r) 0 stack size (kbytes, -s) 8192 cpu time (seconds, -t) unlimited max user processes (-u) 131072 virtual memory (kbytes, -v) unlimited file locks (-x) unlimited
安装依赖
sudo yum install -y libtool
sudo yum install -y *unixODBC*
CentOS取消SELINUX(不知道为什么我修改后,就没网了)
vim /etc/selinux/config
修改为:
SELINUX=disabled
修改完重启服务器
下载安装包
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