Clickhouse基本使用

今天，我們來簡單測試一下clickhouse性能，通過測試學習clickhouse基本使用。

官方教程中有直接提供相關測試案例數據，跑一些場景，我選擇了數據來做測試。

性能測試case由創建，安裝官方文檔操作。

下載測試數據

運行如Shell腳本，下載所有On_Time數據。

地址：download.sh

命令行客戶端

通過命令，連接clickhouse-server進行相關的資料庫操作。

如上，代表資料庫IP地址，代表模式連接資料庫，代表用戶名，代碼用戶密碼，允許運行多行查詢。

創建表

clickhouse建表語言並非標準的SQL，看上去比較奇怪，因為它支持多種引擎，不同的Engine有不同的業務場景使用，其中某些是為了靈活或者臨時的解決方案。官方文檔計劃支持語法，建表未來很長時間一直應該都這樣吧，這就是Clickhouse最大的側點。

學習Clickhouse，最主要的先學各種Engine的區別和聯繫，用來解決實際問題，在場景中探索。

由於它的各種設計，導致如果要使用分散式，那麼需要使用local表和分散式表結合才能達到一個SQL過來分散式執行Query，請參考早期內容。

創建一個test庫，在進入庫，創建一張表，此表擁有個欄位，屬於典型的大寬表，適合列式存儲。

創建分散式表結合本地表，使得Query能分散式執行。

導入數據

進入到download數據目錄，執行如下shell命令。

測試SQL

我使用VMware虛擬3台伺服器，配置如下：

一共個SQL,來自官方的數據。

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1F1vRFtf7rsxH3twhimb7DA 密碼:x63k

如圖，測試分三種情況，根據clickhouse自身的特點。

[1] local表，數據集中在一台機器，所有Query均發生在一體機器。

[2] cluster表，數據集中在一台機器，Query分散式執行，多台機器參與執行。

[3] all cluster表，數據集中在多台機器，Query分散式執行，多台機器參與執行。

注意：

通過測試我們能直觀的看到，分散式表多機並行執行性能遠高於執行。Cluster和All Cluster區別不是很大，因為我的環境是在，是一台伺服器虛擬出3台搭建Clickhouse集群。

雖然在邏輯上為三台伺服器，其實物理上都是跑在一台伺服器和一塊磁碟。

測試目的，熟悉clickhouse一些基本使用和原理，動手研究，深入理解clickhouse系統，不具備參考性；待有物理性能測試結果，在大肆總結一番。

我們可以看到，結果是clickhouse性能真的是沒話說，SQL支持度和特殊語法使得它普及變得困難。如果希望變成一個大眾化的，那還需要在SQL語法和兼容性中完成大量工作。

ClickHouse is an open source column-oriented database management system capable of real time generation of analytical data reports using SQL queries.

官方2018年計劃，我們也能看到他們正在往這個方向靠近，成為一個標準的 比如：，，，。

我今天跑了一個100多個欄位的大寬表，列式存儲，單表各種複雜查詢，性能都在秒級，在一些即席查詢、聚合分析場景你可以使用clickhouse幫助你解決實際業務問題。

ClickHouse是OLAP領域，當之無愧的黑馬，一騎絕塵.

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