.NET轻松处理亿级数据ClickHouse介绍

前言

我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。

这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志，流水等不需要修改的数据，像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右，在这些不是非常重要的数据上耗太多时间我个人是觉得有点浪费（但毕竟还是要的嘛），直到我到了新公司才重新拾起了对Clickhouse的学习，下面主要介绍下安装以及下篇会介绍一些简单的用法。

一、ClickHouse简介

文档地址：https://clickhouse.yandex/docs/zh/

CH是由俄罗斯“熊哥”开源的一套用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，它通过针对性的设计，力图解决海量多维度数据的查询性能问题。

小白程序员轻松上手，安装和操作就像mysql一样简单。

适用于：

大多数是读请求
每次写入大于1000行的数据（不适用于单条插入）
不修改已添加的数据
每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列
宽表，即每个表包含着大量的列
较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少)
对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）
事务不是必须的
对数据一致性要求低
每一个查询除了一个大表外都很小
查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中

应用场景

公交轨迹（我自己的应用场景）
消费转账流水
日志记录
天气数据
......

二、ClickHouse安装

安装方式有多种（暂未支持windows上安装），官方文档上介绍的安装方式感觉有点复杂，下面介绍一种较为简单的安装方式，通过rpm安装包进行安装。

Git地址：https://github.com/Altinity/clickhouse-rpm-install

系统环境：CentOS 7.5

1、下载包需要curl支持，当前系统没有的话需要先通过yum安装一下

代码语言：javascript复制

sudo yum install -y curl

2、下载安装脚本

代码语言：javascript复制

curl -s https://packagecloud.io/install
/repositories/altinity
/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash

3、检查clickhouse安装包全不全

代码语言：javascript复制

sudo yum list 'clickhouse*'

Available Packages
clickhouse-client.x86_64                18.1.0-1.el7             Altinity_clickhouse
clickhouse-common-static.x86_64         18.1.0-1.el7             Altinity_clickhouse
clickhouse-compressor.x86_64            1.1.54336-3.el7          Altinity_clickhouse
clickhouse-debuginfo.x86_64             18.1.0-1.el7             Altinity_clickhouse
clickhouse-mysql.noarch                 0.0.20180319-1           Altinity_clickhouse
clickhouse-server.x86_64                18.1.0-1.el7             Altinity_clickhouse
clickhouse-server-common.x86_64         18.1.0-1.el7             Altinity_clickhouse
clickhouse-test.x86_64                  18.1.0-1.el7             Altinity_clickhouse

4、检查没问题的话开始安装服务端和客户端

代码语言：javascript复制

sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

5、检查安装后的包全不全

代码语言：javascript复制

sudo yum list installed 'clickhouse*'

Installed Packages
clickhouse-client.x86_64                 18.1.0-1.el7           @Altinity_clickhouse
clickhouse-common-static.x86_64          18.1.0-1.el7           @Altinity_clickhouse
clickhouse-server.x86_64                 18.1.0-1.el7           @Altinity_clickhouse
clickhouse-server-common.x86_64          18.1.0-1.el7           @Altinity_clickhouse

6、安装成功后首先运行服务端，默认会使用config.xml作为配置文件，也可以通过--config=xxx来指定配置文件

代码语言：javascript复制

sudo service clickhouse-server start

7、客户端运行,这里的命令啥的和mysql很像，一些命令语法都是差不多的，下面简单试下

代码语言：javascript复制

clickhouse-client
localhost :) show databases
SHOW DATABASES
┌─name────┐

│ default │

│ system  │

└─────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.030 sec.

这时服务端会有响应信息

代码语言：javascript复制

ClickHouse client version 18.1.0.
Connecting to localhost:9000 as user default.
Connected to ClickHouse server version 18.1.54396.

三、可视化界面安装，官方文档有介绍很多种工具，这里介绍Tabix

上面介绍的操作方式都是在linux上进行操作的，结果什么都需要通过终端进行查看，很不方便，好在有第三方可视化Web界面工具

Tabix：https://github.com/tabixio/tabix

Tabix使用安装非常方便，有本地安装和无安装两种方式

1、无安装方式最简单，直接打开官方提供的地址：http://ui.tabix.io/#!/login

在上面输入你Clickhouse运行的地址、端口、登录名、密码等信息就好了。

2、本地安装方式

本地需要Web服务器，所以先安装一个nginx，具体安装不再细说，网上资料有很多，nginx配置

代码语言：javascript复制

server {
    listen 80;
    server_name ui.tabix.io;
    charset        utf-8;
    root /var/www/tabix.ui/build;
    location / {
        if (!-f $request_filename) {
            rewrite ^(.*)$ /index.html last;
        }
        index  index.html index.htm;
    }
}

然后下载最新的安装文件：https://github.com/smi2/tabix.ui/releases，并且解压将build文件夹拷贝到nginx对应的目录下，然后浏览运行看下效果，具体登录操作和上面一样。

四、扩充

使用Prometheus进行系统的监控

使用Grafana监控数据库的性能

clickhouse 服务端服务器数据系统

0 人点赞