概述

Clickhouse 是分析型数据库,真正的面向列式存储,支持高维度表。它免费开源、具备高效的数据导入和查询性能,能达到 50M/200M 每秒。支持实时查询、支持不同功能底层存储引擎,例如:MergeTree、Replicate、Distributed、Kafka 等。

特性

1、面向分析型数据库、SQL、结构化、MPP,独立于 hadoop 生态。

2、C++ 开发,支持 Linux。

3、高速写入 (50M/200M) 每秒,支持实时查询。

4、列式存储结构,高效压缩,SIMD、向量化计算。

5、充分利用硬件资源,既能水平扩展,也能垂直扩展。

6、支持不能底层存储引擎,例如:MergeTree、Replicate、Distributed、Kafka 等。

应用场景

1、大多数是读请求

2、数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入

3、不修改已添加的数据

4、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

5、宽表,即每个表包含着大量的列

6、较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少)

7、对于简单查询,允许延迟大约50毫秒

8、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)

9、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)

10、事务不是必须的

11、对数据一致性要求低

12、每一个查询除了一个大表外都很小

13、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

使用 Docker 方式安装ClickHouse

创建数据持久化目录

mkdir $HOME/some_clickhouse_database

创建并运行 clickhouse-server 容器

docker run -d -p 8123:8123 --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 --volume=$HOME/some_clickhouse_database:/var/lib/clickhouse yandex/clickhouse-server

创建并运行 clickhouse-client 容器

docker run -it --rm --link some-clickhouse-server:clickhouse-server yandex/clickhouse-client --host clickhouse-server

简单使用

创建表

:) create table t (id UInt16, name String) engine=MergeTree order by (id);

插入数据

:) insert into t(id, name) values (1, 'first');
:) insert into t(id, name) values (2, 'second');
:) insert into t(id, name) values (3, 'three');

查询数据

:) select * from t;

更新数据

:) alter table t update name='first1' where id=1;

删除数据

:) alter table t delete where id=1;

相关参考

1、https://gitbook.cn/books/5dc5c2e6573506442c3b30c2/index.html

2、https://clickhouse.tech/docs/zh/

3、https://uzshare.com/view/819521

ClickHouse 初步认识的更多相关文章

  1. ClickHouse之初步认识

    最近在Percona的blog上看到一篇文章:Column Store Database Benchmarks: MariaDB ColumnStore vs. Clickhouse vs. Apac ...

  2. 彪悍开源的分析数据库-ClickHouse

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库:ClickHouse,它是今年6月开源,俄语社区为主,好酒不怕巷子深. 本文内 ...

  3. ClickHouse之简单性能测试

    前面的文章ClickHouse之初步认识已经简单的介绍了ClickHouse,接下来进行简单的性能测试.测试数据来源于美国民用航班的数据,从1987年到2017年,有1.7亿条. 环境: centos ...

  4. ClickHouse高性能数据库

    ClickHouse之简单性能测试   前面的文章ClickHouse之初步认识已经简单的介绍了ClickHouse,接下来进行简单的性能测试.测试数据来源于美国民用航班的数据,从1987年到2017 ...

  5. ClickHouse和他的朋友们(9)MySQL实时复制与实现

    本文转自我司大神 BohuTANG的博客 . 很多人看到标题还以为自己走错了夜场,其实没有. ClickHouse 可以挂载为 MySQL 的一个从库 ,先全量再增量的实时同步 MySQL 数据,这个 ...

  6. Windows10系统下使用Docker搭建ClickHouse开发环境

    前提 随着现在业务开展,几个业务系统的数据量开始急剧膨胀.之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模,发现了数据量上来后,大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消,加 ...

  7. flink clickhouse-jdbc和flink-connector 写入数据到clickhouse因为jar包冲突导致的60 seconds.Please check if the requested resources are available in the YARN cluster和Could not resolve ResourceManager address akka报错血案

    一.问题现象,使用flink on yarn 模式,写入数据到clickhouse,但是在yarn 集群充足的情况下一直报:Deployment took more than 60 seconds. ...

  8. ClickHouse在监控系统中的应用

    一.背景 这个项目是一个监控系统,主要监控主机.网络设备.应用等.主机监控的数量有1500台左右,数量还在不断增长,加上网络设备和应用,目前总共监控的指标达到近40万个. 二.问题 一开始为了快速交付 ...

  9. 移动端之Android开发的几种方式的初步体验

    目前越来越多的移动端混合开发方式,下面列举的大多数我都略微的尝试过,就初步的认识写个简单的心得: 开发方式 开发环境 是否需要AndroidSDK 支持跨平台 开发语言&技能 MUI Win+ ...

  10. CSharpGL(29)初步封装Texture和Framebuffer

    +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: CSharpGL(29)初步封装Texture和Framebuffer +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: Texture和Framebuffe ...

随机推荐

  1. configparser封装后报错:configparser.NoSectionError: No section: 'LoginElement'

    前言 这是目录结构 先贴一下源代码 # read_ini.pyimport configparser class ReadIni(): """读取 ini.ini 配置文 ...

  2. 开发案例:使用canvas实现图表系列之折线图

      一.功能结构 实现一个公共组件的时候,首先分析一下大概的实现结构以及开发思路,方便我们少走弯路,也可以使组件更加容易拓展,维护性更强.然后我会把功能逐个拆开来讲,这样大家才能学习到更详细的内容.下 ...

  3. HarmonyOS多音频播放并发政策及音频管理解析

      音频打断策略 多音频并发,即多个音频流同时播放.此场景下,如果系统不加管控,会造成多个音频流混音播放,容易让用户感到嘈杂,造成不好的用户体验.为了解决这个问题,系统预设了音频打断策略,对多音频播放 ...

  4. 【直播预告】HarmonyOS极客松赋能直播第三期:一次开发多端部署与ArkTS卡片开发

  5. HarmonyOS Connect FAQ第三期

    原文:https://mp.weixin.qq.com/s/YpI9-k4yQvNhaMfg7Li82g,点击链接查看更多技术内容.   在开发HarmonyOS Connect生态产品时,你是否对设 ...

  6. 在 RedHat、 CentOS、 Fedora 和 Debian、 Ubuntu、 Linux Mint、 Xubuntu 等这些系统中安装 Teamviewer

    这篇指南介绍了怎么样在 RedHat. CentOS. Fedora 和 Debian. Ubuntu. Linux Mint. Xubuntu 等这些系统中安装 Teamviewer 9.Teamv ...

  7. Java实现学生投票系统

    "感谢您阅读本篇博客!如果您觉得本文对您有所帮助或启发,请不吝点赞和分享给更多的朋友.您的支持是我持续创作的动力,也欢迎留言交流,让我们一起探讨技术,共同成长!谢谢!" 代码 im ...

  8. 力扣383(java&python)-赎金信(简单)

    题目: 给你两个字符串:ransomNote 和 magazine ,判断 ransomNote 能不能由 magazine 里面的字符构成. 如果可以,返回 true :否则返回 false . m ...

  9. EMAS移动测试-远程真机篇

    简介: 导读:本文将介绍申请远程真机以及在远程真机上执行测试任务的详细操作,包括申请远程真机.安装应用.扫码.定位.性能测试等. 一.移动测试概览 移动测试服务(Mobile Testing)是为企业 ...

  10. EMR StarRocks 极速数据湖分析原理解析

    简介:数据湖概念日益火热,本文由阿里云开源大数据 OLAP 团队和 StarRocks 数据湖分析团队共同为大家介绍" StarRocks 极速数据湖分析 "背后的原理. [首月9 ...