「Clickhouse系列」分布式表&本地表详解

1、ClickHouse的表分为两种：一种逻辑上的表，可以理解为数据库中的视图，一般查询都查询分布式表；另一种是实际存储数据的表。分布式表引擎会将我们的查询请求路由到本地表进行查询，然后进行汇总最终返回给用户。ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与ZooKeeper实现了复制表机制，成为其高可用的基础。

2、亿级数据量的Clickhouse单表与分布式表性能PK实测结果显示，尽管有人声称单表查询无敌，但实际情况并非如此。单节点数据库的优势在于本地查询无网络IO消耗和避免数据shuffle，但随着数据量增大，单台机器的存储和硬件资源会成为瓶颈，查询效率降低。

3、在配置 Clickhouse 集群时，分布式表实际上是一个本地表的视图，其查询会利用集群中的分片资源。为了创建分布式表，首先需要在集群的多个节点上分别创建本地表，之后通过特定的 SQL 语句创建分布式表，从已有表中导入数据。

4、数据丢失。clickhouse插入分布式表没反应是在ES中比较常见的写Rejected导致数据丢失、写入延迟等问题，在ClickHouse中不容易发生。查询速度快，官方宣称数据在pagecache中，单服务器查询速率大约在2-30GB/s。

5、检查容器内数据复制情况，验证副本作用。创建分布式表，通过指定参数配置表的存储方式。复制数据至容器内部，进入容器将数据写入分布式表中。写入完成后，查询不同分片上的数据条数，验证数据分布情况。不同分片的数据量不一致，但同一分片内的副本数据量相同，体现了clickhouse集群的分布式存储特性。

6、下面我们这里来介绍一下分布式物化视图的使用。我们这里使用的是分布式clickhouse集群。版本是：75，下面我们就来详解分布式物化视图在clickhouse的使用。1：首先我们还是来建立三个表。2：分别在不同的节点插入数据，我这里有两个节点，我们每个节点插入2条数据。

大数据ClickHouse进阶(一):ClickHouse使用场景和集群安装

1、在使用场景方面，ClickHouse适用于大数据分析、实时数据处理、在线报告生成等需求。但不适合小规模数据处理或事务性操作。对于ClickHouse的集群安装，我们以ClickHouse 235版本为例，采用rmp包的方式进行。

2、ClickHouse可作为大数据平台的一部分，与Hadoop、Spark等数据处理工具集成，提供高性能的在线分析处理（OLAP）功能。总结而言，ClickHouse适用于需要快速处理和分析大规模数据场景，特别是在实时查询和数据分析方面的业务需求。

3、Clickhouse的安装方式多样，本文提供一种较为简单的rpm安装包方式。首先，确保系统具备curl支持，若无则使用yum安装。接着，下载安装脚本，检查并安装服务端和客户端。进一步验证安装完整，最后启动服务端，使用config.xml作为配置文件或指定其他配置文件。客户端操作与mysql类似，执行命令进行测试。

4、ClickHouse是一种高性能、面向列式的MPP架构OLAP数据库。它能够提供秒级的大数据查询速度，非常适合于商业智能（BI）、广告流量、Web/APP流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等领域的数据分析。

5、ClickHouse的副本复制技术可以确保数据安全，防止节点故障导致数据丢失。在生产环境中，推荐采用方案3，即分片+副本复制+高可用，使用ReplicatedMergeTree、Distributed和Zookeeper结构，确保数据同步与集群稳定性，同时满足大数据量和高安全性的需求。

常见ClickHouse集群部署架构

1、ClickHouse不同于Elasticsearch、HDFS这类主从架构的分布式系统，它采用多主（无中心）架构，集群中的每个节点角色对等，客户端访问任意一个节点都能得到相同的效果。

2、修改clickhouse-server配置文件config.xml，注意不同节点的配置文件应有所区别。完成所有节点配置后，各自启动每个节点的clickhouse-server。随机在一台机器上启动client进行测试。测试语句执行，观察结果。确认集群信息展示正常，即表示集群部署成功。

3、系统要求方面，ClickHouse支持在具有x86_6AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux、FreeBSD或Mac OS X上运行。官方提供预构建二进制文件，通常针对x86_64进行编译，利用SSE2指令集。不过，对于不支持SSE2或特定架构的处理器，可从源代码构建ClickHouse，具体步骤不再详述。

入门ClickHouse,你需要知道这13个“禁区”

1、错误1：过量的Part - 这个错误通常源于不正确的数据插入策略或对最佳实践的忽视。ClickHouse中的表由数据部分组成，每个部分按主键排序。过多的Part会导致查询性能下降，增加启动时间，和文件系统压力。避免此错误的关键是选择合适的分区键和批量插入数据。

ClickHouse基本语法

ClickHouse基本语法主要涉及DDL、分区表操作、视图、查询语法等核心部分。在进行数据库操作时，需了解并正确使用这些语法。在DDL基础中，重点关注MergeTree系列表引擎和Distributed表引擎的ALTER查询。操作时需注意表引擎类型，以确保语法正确。

SQL基本语法创建数据库与表：数据库是命名空间，通过CREATE DATABASE确保数据结构清晰。创建表有三种方式：直接、复制其他表结构或使用SELECT子句填充。表字段可指定默认值，但修改默认值有限制，尤其是主键字段和特定表引擎。

在ClickHouse中创建索引，需使用CREATE INDEX语句。基本语法为：CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table_name （column_name）[ENGINE = engine_name]参数说明：● index_name为索引名。● table_name为操作表名。● column_name为索引列名，可指定一个或多个列作为组合索引。

ClickHouse 采用两种解析器处理 SQL 查询，分别是完整 SQL 解析器（递归式）和数据格式解析器（快速流式）。在非 INSERT 查询中，仅使用完整 SQL 解析器。

将数字类型参数转换为区间类型（持续时间）。interval类型实际上非常有用，您可以使用这种类型的数据直接对Date或DateTime执行算术操作。同时，ClickHouse为声明间隔类型数据提供了更方便的语法。

clickhouse的formatDateTime（）函数是一个用于格式化时间的强大工具，它根据给定的格式字符串将时间转换为所需的显示形式。这个函数要求格式字符串必须为常量表达式，且每个结果列应使用统一的格式。