Clickhouse 存储引擎-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Clickhouse 存储引擎。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、常用存储引擎分类

1.1 ReplacingMergeTree

这个引擎是在 MergeTree 的基础上，添加了”处理重复数据”的功能，该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除具有相同主键的重复项。
特点:
1使用ORDERBY排序键作为判断重复的唯一键
2.数据的去重只会在合并的过程中触发
3.以数据分区为单位删除重复数据，不同分区的的重复数据不会被删除
4找到重复数据的方式依赖数据已经ORDER BY排好序了
5.如果没有ver版本号，则保留重复数据的最后一行
6.如果设置了ver版本号，则保留重复数据中ver版本号最大的数据

1.2 建表语句示例

create table replace_table(
id string,
code String,
create_time DateTime)
ENGINE=RepTacingMergeTree() // 选取引擎
PARTITION BY toYYYYMM(create_time) // 分区策略，一般日期
ORDER BY (id,code) PRIMARY KEY id; // 主键，去重策略

*******order by 数据做主键，进行数据去重，但是不同分区数据不会去重*******

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1.2 SummingMergeTree

该引擎继承自 MergeTree。区别在于，当合并 SummingMergeTree 表的数据片段时，ClickHouse 会把所有有相同聚合数据的条件Key的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果聚合数据的条件Key的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度，对于不可加的列，会取一个最先出现的值。
特征:
1用DRDERBY排序键作为聚合数据的条件Key
2合并分区的时候触发汇总逻辑
3.以数据分区为单位聚合数据，不同分区的数据不会被汇总
4如果在定义引擎时指定了Columns汇总列(非主键)则SUM汇总这些字段
5.如果没有指定，则汇总所有非主键的数值类型字段
6.SUM汇总相同的聚合Key的数据，依赖ORDER BY排序
7.同一分区的SUM汇总过程中，非汇总字段的数据保留第一行取值8.支持嵌套结构，但列字段名称必须以Map后缀结束。

1.3 AggregateMergeTree

说明: 逻辑。 clickHouse 会将相同主键的所有行(在一个数据片该引擎继承自 MergeTree，并改变了数据片段的合并段内)替换为单个存储一系列聚合函数状态的行。
可以使用AggregatingMergeTree 表来做增量数据计聚合，包括物化视图的数据聚合引擎需使用AggregateFunction 类型来处理所有列
如果要按一组规则来合并减少行数，则使用AggregaingMergeTree 是合适的对于AggregatingMergeTree不能直接使用insert来查询写入数据。一般是用insert select。但更常用的是创建物化视图。
提前聚合数据，形成数据立方体，数据提前预处理聚合。

1.3.1 先创建一个MergeTree引擎的基表

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1.3.2 创建一个AggregatingMergeTree的物化视图

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1.4 CollapsingMergeTree

以增代删

yandex官方给出的介绍是CollapsingMergeTree 会异步的除(折叠)这些除了特定列 ign有1和-1的值外，其余所有字段的值都相等的成对的行。没有成对的行会被保留。该引擎可以显著的降低存储量并提高 SELEC查询效率。
CollapsingMergeTree引擎有个状态列sign，这个值1为”状态”行，1为”取消”行，对于数据只关心状态列为状的数据，不关心状态列为取消的数据。

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1.5 VersionedCollapsingMergeTree

这个引擎和collapsingMergeTree差不多，只是对collapsingMergeTree引擎加了一个版本，比如可以适于非实时用户在线统计，统计每个节点用户在在线业务

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db,jtable_name [ON CLUSTER cluster]
name1 [type1][DEFAULTIMATERIALIZEDIALIAS expr1].name2 [type2][DEFAULTIMATERIALIZEDALIAS expr2]
ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)IPARTITION BY expr)
[ORDER BY expr][SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

二、clickhouse 连接其他存储引擎

2.1 连接mysql

mysql建表语句

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2.2 连接kafka

Kafka SETTINGS
        kafka_broker_list = 'localhost:9092',
        kafka_topic_list ='topic1,topic2',
        kafka_group_name ='group1',
        kafka format = 'JSONEachRow',
        kafka_row_delimiter = '\n'
        kafka_schema = '',
        kafka num_consumers = 2

kafka引擎表写入后会删除，需要建一个物化视图

三、数据备份

3.1 数据写入流程

分区写入数据后，写入数据记录到zk节点，被其他副本消费

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3.2 zk配置

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3.3 示例演示

3.3.1 表结构创建

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3.3.2 zk目录结构

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metadata:元数信息: 主键、采样表达式、分区键
columns:列的字段的数据类型、字段名
replicats:副本的名称
标志:
lederelection:主副本的选举路径
blocks: hash值 (复制数据重复插入)、partition_id
max_insert_block_size:1048576行
block_numbers:在同一分区下block的顺序
quorum:副本的数据量 Clickhouse 存储引擎,clickhouse

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3.3.3 演示

在hdp-1机器上创建一个副本实例:

create table a1(
        id string，
        price Float64.
        create time DateTime
)ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/al'hdp-1')
PARTITION BY TOYYYYMM(create time)
ORDER BY id:

根据zk_path初始化所有的zk节点
1、在replicas节点下注册自己的副本实例hdp-1
2、启动监听任务，监听/log日志节点
3、参与副本选举，选出主副本。选举的方式是向leader_election/插入子节点，第一个插入成功的副本就是主副本

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