ClickHouse 24.5.3：全面解析与RPM单节点轻松部署！

news2025/7/9 20:35:33

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简介

   ClickHouse是由俄罗斯的Yandex公司开发的开源列式数据库管理系统。它最早于2016年开源，主要用于实时数据分析。ClickHouse通过列存储、向量化执行、并行计算等技术，实现了对大规模数据集的快速查询和分析，特别适合实时数据分析和商业智能需求。

ClickHouse的特点

  1. 列式存储：ClickHouse采用列式存储，能够在查询时只读取相关列的数据，从而提高查询速度，减少I/O开销。

  2. 实时数据分析：适合实时数据分析场景，支持高吞吐量的数据写入和复杂查询。

  3. 高性能：通过并行处理、向量化执行等技术，ClickHouse能够在大规模数据集上实现高效的查询性能。

  4. 支持SQL：支持SQL查询语言，易于上手，方便开发者进行数据操作。

  5. 水平扩展：支持分布式部署，能够通过增加节点扩展系统的存储和计算能力。

  6. 高压缩比：提供多种压缩算法，能够显著减少存储空间占用。

  7. 数据磁盘存储：通过按主键对数据进行物理排序，可以在不到几十毫秒的时间内以低延迟根据特定值或值范围提取数据。

  8. 多核并行处理：每个查询被分解成多个任务，这些任务可以在多个CPU核上并行执行。

  9. 向量计算引擎：数据不仅按列存储，还按向量（数据按块）进行处理，从而实现高效的CPU利用率。

  10. 实时数据插入：ClickHouse支持高吞吐量的实时数据插入，能够处理高频率的数据写入。

  11. 支持近似计算：在处理大规模数据集时，近似计算是一种有效的策略，用于在可接受的精度范围内快速得到结果。

  12. 索引：ClickHouse提供多种索引机制来加速查询。

  13. 自适应连接算法：ClickHouse实现了自适应连接算法，根据查询的数据量和分布情况自动选择最优的连接策略。

  14. 数据复制和数据完整性支持：ClickHouse 使用异步多主复制。在写入任意可用副本后，所有其他副本会在后台获取它们的副本。

  15. 基于角色的访问控制：ClickHouse使用SQL查询实现用户帐户管理，并允许基于角色的访问控制配置，类似于ANSI SQL标准和流行的关系数据库管理系统中的配置。

ClickHouse的优缺点

优点

  1. 查询性能优越：通过列式存储和高效的查询引擎，ClickHouse在处理大规模数据查询时表现出色。

  2. 实时性强：支持高吞吐量的数据写入和实时查询，适用于实时数据分析场景。

  3. 易于扩展：支持分布式架构，能够通过增加节点实现系统的水平扩展。

  4. 丰富的功能：支持复杂查询、聚合、窗口函数等高级SQL功能，满足各种分析需求。

  5. 开放源码：作为开源项目，拥有活跃的社区支持和丰富的文档资源。

缺点

  1. 事务处理：不支持完整的事务，限制了在需要复杂事务操作的应用中的使用。

  2. 实时数据修改：缺乏对已插入数据进行高频率、低延迟修改和删除的能力。

  3. 稀疏索引：稀疏索引在通过键检索单行数据时效率较低。

ClickHouse的使用场景

  1. 实时数据分析：适用于金融、广告、电商等行业的实时数据分析需求，能够处理大规模数据的实时查询和分析。

  2. 商业智能：支持复杂的SQL查询和数据分析功能，适合商业智能平台的数据仓库。

  3. 日志和监控数据分析：可以用于分析和存储大量的日志数据和监控数据，实现实时的系统监控和告警。

  4. 用户行为分析：适合互联网公司对用户行为数据进行分析，如点击流分析、用户画像等。

安装部署

打开文件数限制

[root@test19-server07 ~]# cat /etc/security/limits.conf
*               soft    nproc           65535
*               hard    nproc           65535
*               soft    nofile          204800
*               hard    nofile          204800

RPM 包添加官方仓库

yum install -y yum-utils
yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo

对于带有软件包管理器（openSUSE、SLES）的系统：zypper

zypper addrepo -r https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo -g
zypper --gpg-auto-import-keys refresh clickhouse-stable
以后 any 可以替换为 .要指定特定版本，请在软件包名称的末尾添加，例如 .yum installzypper install-$VERSIONclickhouse-client-22.2.2.22

安装ClickHouse服务器和客户端

yum install -y clickhouse-server clickhouse-client


变更目录记得创建以及授权
mkdir /jesong/clickhouse
chown -R clickhouse:clickhouse clickhouse

修改配置文件

系统级参数  config.xml

vim /etc/clickhouse-server/config.xml
开启远程机器登录


    <listen_host>::</listen_host>


数据目录
 <!-- Path to data directory, with trailing slash. -->
    <path>/jesong/clickhouse/</path>


日志目录
 <level>notice</level>
        <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
        <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>


设置时区为东八区
<timezone>Asia/Shanghai</timezone>


内存数5GB
 <max_server_memory_usage>5000000000</max_server_memory_usage>

用户权限\查询优化参数users.xml

vim /etc/clickhouse-server/users.xml
查询使用的最大线程数
<max_threads>8</max_threads>
查询的最大执行时间
<max_execution_time>600</max_execution_time>

users.xml模版仅供参考

<!-- Settings profiles -->
<profiles>
    <!-- Default settings -->
    <default>
        <!-- The maximum number of threads when running a single query. -->
        <max_threads>8</max_threads>
    </default>


    <!-- Settings for queries from the user interface -->
    <web>
        <max_rows_to_read>1000000000</max_rows_to_read>
        <max_bytes_to_read>100000000000</max_bytes_to_read>


        <max_rows_to_group_by>1000000</max_rows_to_group_by>
        <group_by_overflow_mode>any</group_by_overflow_mode>


        <max_rows_to_sort>1000000</max_rows_to_sort>
        <max_bytes_to_sort>1000000000</max_bytes_to_sort>


        <max_result_rows>100000</max_result_rows>
        <max_result_bytes>100000000</max_result_bytes>
        <result_overflow_mode>break</result_overflow_mode>


        <max_execution_time>600</max_execution_time>
        <min_execution_speed>1000000</min_execution_speed>
        <timeout_before_checking_execution_speed>15</timeout_before_checking_execution_speed>


        <max_columns_to_read>25</max_columns_to_read>
        <max_temporary_columns>100</max_temporary_columns>
        <max_temporary_non_const_columns>50</max_temporary_non_const_columns>


        <max_subquery_depth>2</max_subquery_depth>
        <max_pipeline_depth>25</max_pipeline_depth>
        <max_ast_depth>50</max_ast_depth>
        <max_ast_elements>100</max_ast_elements>


        <max_sessions_for_user>4</max_sessions_for_user>


        <readonly>1</readonly>
    </web>
</profiles>

优化参数及其说明（参考）

1. 系统级参数
这些参数通常设置在config.xml文件中：
max_connections: 设置最大并发连接数。
listen_host: 设置服务器监听的主机地址，可以设置为特定IP地址或0.0.0.0来监听所有地址。
listen_try: 设置尝试绑定的次数，以避免在启动时由于端口占用而失败。
max_server_memory_usage: 限制服务器内存使用量。
path: 数据存储的主路径。
tmp_path: 临时文件路径。
user_files_path: 用户文件的存储路径。
format_schema_path: 格式模式文件的路径。
log_level: 日志记录级别。


2. 用户和权限参数
这些参数设置在users.xml文件中：
readonly: 设置是否为只读模式。
max_memory_usage: 每个用户的最大内存使用量。
max_concurrent_queries: 每个用户的最大并发查询数。
profile: 指定用户使用的资源配置文件。
quota: 指定用户的配额设置。


3. 表和数据引擎参数
这些参数可以在表创建时设置：
primary_key: 设置表的主键。
index_granularity: 设置索引粒度，影响数据块的大小。
merge_tree: MergeTree引擎的参数，如parts_to_throw_insert和max_partitions_to_read。


4. 查询优化参数
这些参数可以在查询时使用，也可以在服务器级别进行配置：
max_threads: 查询使用的最大线程数。
max_execution_time: 查询的最大执行时间。
use_uncompressed_cache: 是否使用未压缩的缓存。
max_block_size: 查询时返回的最大数据块大小。
min_insert_block_size_rows: 插入时的最小行数。
min_insert_block_size_bytes: 插入时的最小字节数。


5. 网络和缓存参数
这些参数可以在config.xml中设置：
max_network_bandwidth: 限制服务器的最大网络带宽。
max_broken_connections: 设置允许的最大断开连接数。
tcp_keep_alive_timeout: 设置TCP连接的保持时间。


6. 存储和文件系统参数
这些参数在config.xml中设置：
merge_max_block_size: 合并时的最大数据块大小。
merge_tree_min_rows_for_wide_part: 创建宽部件的最小行数。
merge_tree_max_rows_to_use_cache: 使用缓存的最大行数。


7. 日志和监控参数
这些参数也在config.xml中设置：
log_path: 日志文件的存储路径。
query_log: 是否启用查询日志。
metric_log: 是否启用度量日志。
trace_log: 是否启用跟踪日志。

启动服务

systemctl enable clickhouse-server
systemctl start clickhouse-server
systemctl status clickhouse-server
clickhouse-client

创建账户

登录超管：clickhouse-client --user=default
创建root账户
CREATE USER root IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'dbapassword1vc3rcsSDFs23e';
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE,ALTER,DROP,TRUNCATE ON *.* TO root;


登录root账户
 clickhouse-client --user=root --password
 show databases;

总结

     ClickHouse是一款高性能的开源列式数据库管理系统，特别适用于实时数据分析和大规模数据查询场景。其列式存储、向量化执行、并行处理等技术特点，使得它在处理海量数据时具有显著优势。然而，ClickHouse在写入性能、事务支持、生态系统等方面仍存在一定的局限性。总体而言，对于需要快速、实时数据分析的应用场景，ClickHouse是一个值得推荐的选择。

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