大数据利器分享--clickhouse

之前使用数据库较多的是mysql，其次是redis和mongo。应对数据量较大的情况时：对mysql做了分区存储。mysql在常规情况下的存储量级是：2000万。但是当数据量越来越大的情况下，效率也会相应降低。

场景：从es获取了应用日志，入库后分析。首先用开源框架“达芬奇”将入库后的数据进行展示，默认展示7天，一张表大概12万数据量，整表数据量大概60万。表结构不算复杂、大数据量导致慢sql，达芬奇页面加载极慢。

于是将数据库切换成了大数据利器clickhouse，至今的数据量大概是440万，通过达芬奇尝试了，一次性查询这440数据量，秒级加载，无比厉害

当时切换数据库时候主要的选型有clickhouse和tidb。主要的使用场景：大量插入、少量修改、join查询。于是查了两款的区别，在dba的推荐下使用了ck。什么是ClickHouse？ | ClickHouse Docs

最近调研了两种数据库，TiDB和clickhouse。
tidb比mysql快100倍；
clickhouse比tidb又快100倍。

这是因为clickhouse是列式存储，特别擅长olap。
tidb和Mysql是行式存储，非常擅长oltp；
tidb最大的优点是兼容 100%的mysql oltp场景，可以做数据横向扩展，解决了单机容量扩展的问题。
另外，tidb能解决80%的olap场景，但剩下的20%场景是对超大表的join却没有太多的性能提升，需要借助tispark。

在目前数据分析领域，必须引入新的工具，才能解决分析慢的问题；
如果单从提升硬件资源，换SSD，优化慢sql、设计合适的索引等，都是无法解决MySQL做大数据分析慢的问题的。

数据分析也是非常重要的一个事项，关乎着公司高层对公司发展的决策和引导。

目前，在tidb和clickhouse对比上，就是clickhouse查询速度太快了。
但是，我现在比较纠结的是clickhouse是能和mysql保持增量同步的，但是只支持insert语句的同步，对于update和delete目前还不支持。

python中使用ck

from clickhouse_driver import Client
from clickhouse_driver import connect
def clickhouse_conn():
    client = Client(host='1.1.1.1',port='9300',database='nglog',user='xxxxxx',password='xxxxxx')
     return client


client = clickhouse_conn()
client.execute(sql)

ck的问题：id不自增，于是使用了uuid作为主键

建表语句：

CREATE TABLE xxx_record  ON CLUSTER cluster_1shards_1replicas
(
 id UUID,
 host_name String,
 host_name_counts String,
 create_time DateTime
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/nglog/tables/{shard}/xxx_record','{replica}')
PARTITION BY toYYYYMMDD(create_time)   # 以创建时间做分区
PRIMARY KEY id
ORDER BY id;

插入数据。获取uuid的sql语句是：select generateUUIDv4()，在插入数据时用函数generateUUIDv4()来生成uuid

sql ="insert into 表名 values (generateUUIDv4(),'{port}','{ip}','{pro_name}'，'{domain}'，'{create_time}')".format(
 port=damin_obj.get('port'),
 ip=damin_obj.get('ip'),
 pro_name=damin_obj.get('pro_name'),
 domain=damin_obj.get('domain'),
 create_time=current_time
 )

 

过程中遇到的问题：在建表时候报错如下，是因为还有个从库，主从同步出现了问题，正常情况下，作了主从同步后，主库ddl后，从库也会执行同样的ddl，且不会报错。

SQL 错误 [122] [07000]: Code: 122, e.displayText() = DB::Exception: Table columns structure in ZooKeeper is different from local table structure (version 21.7.3.14 (official build))
, server ClickHouseNode(addr=http:1.1.1.1:9301, db=default)@2121917372

 

标签：name,--,tidb,利器,time,数据量,mysql,clickhouse
来源： https://www.cnblogs.com/lutt/p/16318791.html