大数据学习---快速了解clickhouse数据库
ClickHouse数据库介绍
ClickHouse是一款由Yandex开发的列式数据库管理系统(DBMS),适用于在线分析处理(OLAP)场景。它具有高性能、可扩展性、实时更新等特点,适用于处理大规模数据。
特点
-
列式存储:ClickHouse采用列式存储,这使得它非常适合进行聚合计算,因为只需读取相关的列数据。
-
向量引擎:ClickHouse使用向量引擎处理数据,能够实现高效的批量数据计算。
-
实时更新:ClickHouse支持实时更新和删除数据,这在列式数据库中较为少见。
-
数据压缩:ClickHouse对数据进行高效压缩,减少存储空间和I/O开销。
-
分布式处理:ClickHouse支持分布式查询和数据处理,可以轻松扩展处理能力。
安装与配置
ClickHouse的安装相对简单,以下是在Ubuntu系统上的安装示例:
sudo apt-get update sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
安装完成后,可以通过以下命令启动服务:
sudo service clickhouse-server start
使用clickhouse-client
命令行工具连接到ClickHouse服务器:
clickhouse-client
基本概念
-
数据库(Database):数据存储的逻辑空间。
-
表(Table):存储数据的基本单位,由列组成。
-
列(Column):表中的一个字段,所有数据按列存储。
-
数据类型(Data Type):定义了列中数据的类型,如
UInt32
、Float64
、String
等。
示例
以下是一个简单的ClickHouse示例,包括创建数据库、表,以及插入和查询数据。
创建数据库
CREATE DATABASE example;
使用数据库
USE example;
创建表
CREATE TABLE example_table (id UInt32,name String,age UInt8,created_at DateTime ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id;
这里我们创建了一个名为example_table
的表,使用了MergeTree
引擎,这是一种常用的ClickHouse表引擎。
插入数据
INSERT INTO example_table VALUES (1, 'Alice', 30, now()), (2, 'Bob', 25, now());
查询数据
查询所有数据:
SELECT * FROM example_table;
查询特定列:
SELECT name, age FROM example_table;
进行聚合计算:
SELECT sum(age) FROM example_table;
更新数据
ClickHouse支持使用ALTER
语句更新数据:
ALTER TABLE example_table UPDATE age = 31 WHERE id = 1;
删除数据
ClickHouse支持使用ALTER
语句删除数据:
ALTER TABLE example_table DELETE WHERE id = 1;
ClickHouse数据库表引擎介绍
ClickHouse是一种列式数据库管理系统,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。ClickHouse提供了多种表引擎,每种表引擎都有其特定的用途和特性。以下是ClickHouse中一些常用的表引擎及其简要介绍。
1. MergeTree系列
MergeTree系列引擎是ClickHouse中最强大的引擎系列,适用于大多数分析场景。
1.1. MergeTree
-
用途:适用于高负载的插入和查询场景。
-
特点:支持数据分区、数据压缩、索引、数据副本等功能。
1.2.ReplacingMergeTree
-
用途:用于有重复数据的场景,可以在合并分区时删除重复的数据。
-
特点:通过
VERSION
列或TTL
表达式来定义重复数据的保留规则。
1.3. SummingMergeTree
-
用途:适用于聚合数据的场景,可以在合并分区时对数据进行预聚合。
-
特点:只保留汇总列和主键列,其他列会被聚合。
1.4. AggregatingMergeTree
-
用途:用于预先聚合数据的场景,可以显著提高聚合查询的性能。
-
特点:需要定义聚合函数,并且数据在合并时会被聚合。
1.5. CollapsingMergeTree
-
用途:用于处理具有折叠逻辑的数据,如取消操作。
-
特点:通过
SIGN
列来标记数据的折叠状态。
1.6. VersionedCollapsingMergeTree
-
用途:是CollapsingMergeTree的改进版,可以处理带有版本的数据折叠。
-
特点:除了
SIGN
列,还使用VERSION
列来处理折叠逻辑。
2. Log系列
Log系列引擎适用于数据写入后很少进行修改的场景。
2.1. TinyLog
-
用途:用于非常小的表或测试场景。
-
特点:数据存储在单个文件中,不支持并发读取。
2.2. StripeLog
-
用途:用于小到中等大小的表。
-
特点:数据按列存储,支持并发读取。
2.3. Log
-
用途:类似于TinyLog,但支持并发读取。
-
特点:数据存储在多个文件中,每个列一个文件。
3. Integration系列
Integration系列引擎用于与外部系统集成。
3.1. Kafka
-
用途:用于从Kafka主题中读取数据。
-
特点:支持从Kafka流中消费数据并存储到ClickHouse表中。
3.2. MySQL
-
用途:用于将MySQL表映射到ClickHouse中。
-
特点:可以查询远程MySQL数据库中的数据,无需数据迁移。
4. Special系列
Special系列引擎用于特殊用途。
4.1. Distributed
-
用途:用于分布式查询。
-
特点:不是实际存储数据的引擎,而是用于在多个服务器上分布式查询数据。
4.2. MaterializedView
-
用途:用于创建物化视图。
-
特点:物化视图可以自动更新,以反映基础表的变化。
5. 其他表引擎
ClickHouse还提供了其他一些表引擎,如URL
、File
、Memory
等,用于特定场景。
结论
ClickHouse是一款强大的列式数据库管理系统,适用于快速、高效的大规模数据分析。通过上述示例,我们可以看到ClickHouse的易用性和强大的数据处理能力。在实际应用中,ClickHouse被广泛应用于互联网、金融、物联网等领域的数据分析场景。ClickHouse的表引擎是其强大功能的核心部分,每种表引擎都针对特定场景进行了优化。选择合适的表引擎对于实现高效的数据存储和查询至关重要。在实际使用中,应根据业务需求和数据特点来选择最合适的表引擎。
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