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摘要：在2016年开源的高性能、开源联机分析列式数据库管理系统。其数据压缩比高，基于多核并行计算、向量化执行与SIMD，在性能上表现卓越。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在国内外有大量的应用和实践。
本文分享自华为云社区《【云小课】EI第22课 MRS基础原理之ClickHouse组件介绍》，作者：阅识风云
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是极致压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在国内外有大量的应用和实践。
ClickHouse关键特性介绍
完备的DBMS功能
ClickHouse拥有完备的数据库管理功能，具备一个DBMS（Database Management System，数据库管理系统）基本的功能，如下所示：
DDL （数据定义语言）：可以动态地创建、修改或删除数据库、表和视图，而无须重启服务。
DML（数据操作语言）：可以动态查询、插入、修改或删除数据。
权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，保障数据的安全性。
数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。
分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。
列式存储与数据压缩
ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。
在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。
向量化执行引擎
ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作，相比同类OLAP产品执行效率更高。
副本机制
ClickHouse利用ZooKeeper，通过ReplicatedMergeTree引擎（Replicated 系列引擎）实现了副本机制。副本机制是多主架构，可以将INSERT语句发送给任意一个副本，其余副本会进行数据的异步复制。
副本机制功能优势如下：
ClickHouse副本机制的设计可以最大限度的减少网络数据传输，用以在不同的数据中心进行同步，可以用来建设多数据中心、异地多活的集群架构。
副本机制是实现高可用、负载均衡、迁移/升级功能的基础。
系统会监视副本数据的同步情况，识别故障节点，并在节点恢复正常时进行故障恢复，保证服务整体高可用。
数据分片与分布式查询
ClickHouse通过分片和分布式表机制提供了线性扩展的能力。
分片机制：用来解决单节点的性能瓶颈，通过将数据进行水平切分，将一张表中的数据拆分到多个节点，不同节点之间的数据没有重复，这样就可以通过增加分片对ClickHouse进行线性扩展。
分布式表：在查询分片的数据时，通过分布式表进行查询，分布式表引擎自身不存储任何数据，仅是一层代理，能够自动路由到集群中的各个分片节点获取数据，即分布式表需要和其他数据表一起协同工作。
如下图所示，在查询时，我们需要查询分布式表 table_distributed，分布式表会将查询请求自动路由到各个分片节点上，并进行结果的汇聚。
讲了这么多，具体怎么使用ClickHouse呢？别急，以下通过ClickHouse客户端使用和数据库基本操作带你快速上手。
操作前准备
- 已创建ClickHouse集群。
- 已安装ClickHouse客户端。
ClickHouse客户端使用
以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。
- 执行以下命令，切换到客户端安装目录。以下目录为举例，具体客户端路径请以实际安装路径为准。
cd /opt/Bigdata/client
- 执行以下命令配置环境变量。
source bigdata_env
4.执行ClickHouse组件的客户端命令。
clickhouse client --host ClickHouse的实例IP --user 登录名 --password 密码 --port ClickHouse的端口号
clickhouse client命令行参数说明如下表所示：
ClickHouse数据库基本操作
创建数据库：
基本语法
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
使用示例
创建表：
基本语法
方法一：在指定的“database_name”数据库中创建一个名为“table_name ”的表。
如果建表语句中没有包含“database_name”，则默认使用客户端登录时选择的数据库作为database_name”。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名]
(
name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|materialized|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = engine
方法二：创建一个与table_name2具有相同结构的表，同时可以对其指定不同的表引擎声明。
如果没有表引擎声明，则创建的表将与database_name2.table_name2使用相同的表引擎。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name AS [database_name2.]table_name2 [ENGINE = engine]
方法三：使用指定的引擎创建一个与SELECT子句的结果具有相同结构的表，并使用SELECT子句的结果填充它。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name ENGINE = engine AS SELECT ...
使用示例
插入表数据：
基本语法
方法一：标准格式插入数据。
INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
方法二：使用SELECT的结果写入。
INSERT INTO [database_name.]table [(c1, c2, c3)] SELECT ...
使用示例
查询表数据：
基本语法
SELECT [DISTINCT] expr_list
[FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function] [FINAL]
[SAMPLE sample_coeff]
[ARRAY JOIN ...]
[GLOBAL] [ANY|ALL|ASOF] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI] JOIN (subquery)|table (ON <expr_list>)|(USING <column_list>)
[PREWHERE expr]
[WHERE expr]
[GROUP BY expr_list] [WITH TOTALS]
[HAVING expr]
[ORDER BY expr_list] [WITH FILL] [FROM expr] [TO expr] [STEP expr]
[LIMIT [offset_value, ]n BY columns]
[LIMIT [n, ]m] [WITH TIES]
[UNION ALL ...]
[INTO OUTFILE filename]
[FORMAT format]
使用示例
修改表结构：
基本语法
ALTER TABLE [database_name].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN ...
ALTER仅支持 *MergeTree ，Merge以及Distributed等引擎表。
使用示例
显示数据库和表信息
基本语法
show databases
show tables
使用示例
查询表结构
基本语法
DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
使用示例
删除表：
基本语法
DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [database_name.]name [ON CLUSTER cluster]
使用示例
好了，本期云小课就介绍到这里，快去体验MapReduce(MRS)更多功能吧！猛戳这里
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