1.ClickHouse简单了解
2.通过深挖Clickhouse源码，源码我精通了数据去重！部署
3.ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
4.339期SpringBoot + Mybatis-plus + ClickHouse 增删改查入门教程
5.Clickhouse安装部署
6.大数据ClickHouse（二）：多种安装方式

ClickHouse简单了解

       ClickHouse是源码一款源自俄罗斯的列式存储数据库，运行在端口上。部署

       它主要用于分析性查询，源码查找、部署thymeleaf渲染过程源码更新和删除操作较为不便。源码其源码采用C++编写，部署单个查询可能占用所有CPU资源。源码

       ClickHouse的部署缺点包括CPU消耗大，在高qps下可能无法承受。源码它建议避免join操作，部署因为关联查询较慢。源码此外，部署空值（Nullable）可能会对性能产生负面影响，源码因此在设计数据库时应避免使用无业务意义的值来表示null。

       ClickHouse提供多种表引擎，包括TinyLog、Memory和MergeTree。其中，MergeTree是最强大的表引擎，支持索引（稀疏索引）和分区（与Hive类似）。

       主键没有唯一约束，且数据文件与标记文件（data.bin + data.mrk3）共同作用，加速查询。此外，还包括count.txt（行数）、columns.txt（列名信息）、checksums.txt（校验信息）、primary.idx（主键索引）、partition.dat（分区索引文件）和minmax_Create_time.idx（分区内的索引文件）等文件。

       稀疏索引默认间隔为，不建议修改。新插入数据后需要合并分区，vf 随机抽 源码且order by是必选项，用于分区内排序。如果不设置主键，则许多操作将通过order by字段进行处理，且要求主键必须是order by的前缀字段。

       二级索引用于数据量大且重复多的场景，其粒度决定了跳过多少个一级索引，从而加快寻找速度。TTL不能应用于主键，而ReplacingMergeTree引入了去重功能，SummingMergeTree则是预聚合引擎。

       ClickHouse不推荐使用update和delete，这些操作通常由管理员完成。通过alter table可以产生临时分区目录，删除操作通过标记字段_sign（1表示已删除）进行。由于数据会膨胀，清除过期数据通常使用JDBC直接查询结果再在前端展示。

       副本只支持MergeTree家族，写入流程通过client写入数据到节点a，并通过提交日志到zookeeper同步到b。节点平等，没有主从之分。

       物化视图（MATERIALIZED）将查询结果保存在磁盘或内存中，加速查询。其缺点包括对历史数据去重效果不佳以及资源消耗较大。

       ClickHouse适用于大量数据的分析统计报表，其并发性能几乎全方位碾压Elastic Search。写入性能高得益于LSM tree数据结构和顺序写入方式，读取性能高则归功于列存储方式。

通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！

       数据去重的Clickhouse探索

       在大数据面试中，数据去重是打印开发源码一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异，尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。

       Hive去重

       Hive中，distinct可能导致数据倾斜，而group by则通过分布式处理提高效率。面试时，理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而，对于大规模数据，Hive的处理速度往往无法满足需求。

       Clickhouse的登场

       面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。

       Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据

       MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重

       数据分区和稀疏索引

       Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，提高性能。

       优化后的去重速度

       测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。

       源码解析与原则

       深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。

       总结与启示

       对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，多线程爆破源码即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。

ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法

       ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法，也是 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。

       理解 Merge 算法，首先回顾 MergeTree 相关背景知识。ClickHouse 在写入时，将一次写入的数据存放至一个物理磁盘目录，产生一个 Part。然而，随着插入次数增多，查询时数据分布不均，形成问题。一种常见想法是合并小 Part，类似 LSM-tree 思想，形成大 Part。

       面临合并策略的选择，"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此，需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。

       算法通过参数 base 控制参与合并的 Part 数量，形成树形结构。随着合并进行，形成不同层，总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时，深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的 Part 是否满足条件，总大小与最大大小之比需大于等于 base。

       执行合并时机在每次插入数据后，但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part，选择最适合合并的仿语录网源码组合是一个数学问题，ClickHouse 限制为相邻 Part 合并，降低决策复杂度。最终，通过穷举找到最优组合进行合并。

       合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法，通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程，保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N)，其中 M 为 Part 长度，N 为参与合并的 Part 数量。

       对于非主键字段，ClickHouse 提供两种处理方式：Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段，分别处理非主键字段的合并和输出。

       源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时，考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现，考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask，分为三个阶段：ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。

       Merge 算法是 MergeTree 高性能的关键，平衡写入放大与查询性能，是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。

期SpringBoot + Mybatis-plus + ClickHouse 增删改查入门教程

       本文将带你入门SpringBoot与Mybatis-plus结合ClickHouse的增删改查操作。针对ClickHouse特有的SQL语法差异，我们通过扩展Mybatis-puls源码来实现修改和删除功能。

       首先，SqlMethodDiv.java中的枚举类定义了SQL脚本的规则。

       然后，UpdateByIdClickHouse.java类继承自AbstractMethod，重写injectMappedStatement方法，适应ClickHouse的更新语句。

       接着，ClickHouseSqlInjector.java负责注册这个自定义的SQL注入器，以集成到DefaultSqlInjector中。

       SuperMapper通过扩展BaseMapper，让所有Mapper类都能支持ClickHouse的特有功能。

       最后，通过单元测试验证实现效果，源码可在github.com/saimen/cli...找到。

       作者刘贤松在blog.csdn.net/qq_...分享了详细教程，所有内容均尊重原著，如需更多信息，请关注“Java精选”公众号。

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Clickhouse安装部署

       ClickHouse可在包括x_、AArch和PowerPCLE架构在内的Linux、FreeBSD或Mac OS X系统上运行。对于不支持SSE 4.2的CPU或AArch、PowerPCLE架构的处理器，建议从源代码构建ClickHouse。

       针对CentOS 7系统，快速安装步骤如下：

       1. 访问ClickHouse官网，选择CentOS或RedHat进行安装。

       2. 启动客户端，运行命令clickhouse-client #启动客户端默认在localhost:和clickhouse-client --host=localhost --port= --user=xxx --password=xxx -m来配置服务器，并修改/etc/clickhouse-server/目录下的config.xml文件以调整listen_host和相关端口。

       系统管理命令包括：

       1. systemctl start clickhouse-server启动服务

       2. systemctl stop clickhouse-server停止服务

       3. systemctl status clickhouse-server查看服务状态

       ClickHouse的目录结构如下：

       1. /var/log/clickhouse-server/ - 包含日志文件

       2. /etc/clickhouse-server/ - 包含全局配置文件config.xml和用户配置文件users.xml

       3. /var/lib/clickhouse/ - 包含数据文件和元数据文件，数据文件主要位于data和metadata文件夹中。

       集群搭建步骤包括：

       1. 在每台服务器上安装ClickHouse，参照单机安装方法。

       2. 修改配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml，配置远程服务器、Zookeeper（如果已部署）以及宏定义。

       3. 创建数据库和表：

       1. 使用命令CREATE DATABASE db_name ON CLUSTER cluster ENGINE = db_engine(...)来创建数据库，其中db_name为数据库名称，cluster为集群名称，db_engine为数据库引擎。

       2. 创建本地表和分布式表，根据需要调整表引擎。

       3. 进行数据插入和查询操作，测试分布式和单分片多副本环境。

       通过上述步骤，可实现ClickHouse的安装部署，满足不同场景的数据处理需求。

大数据ClickHouse（二）：多种安装方式

       Clickhouse提供了多种安装方式，包括rpm安装、tgz安装包安装、docker镜像安装、源码编译安装等。本文将主要介绍基于rpm安装包安装Clickhouse的方法。

       在安装前，需要确保服务器支持SSE4.2指令集，可以通过命令查询Linux系统是否支持此指令集。若不支持，则需通过源码编译特定版本进行安装。

       一、安装包下载

       点击ClickHouse rpm安装包查询地址，在Linux系统中使用wget命令下载对应的ClickHouse版本。选择一台服务器创建/software目录并进入此目录。执行命令下载ClickHouse所需rpm安装包，需要下载以下四个rpm安装包。

       二、单节点安装

       选择一台服务器，直接将下载好的ClickHouse安装包安装即可。安装顺序为：点击安装包进行安装，然后按照依赖关系安装各个rpm包。

       启动与停止服务

       启动clickhouse-server服务，使用命令行客户端连接服务。关闭ClickHouse服务。

       三、分布式安装

       Clickhouse支持分布式搭建。首先，在三台服务器上分别安装Clickhouse所需的安装包。接着搭建zookeeper集群并启动，配置外网访问。在每台节点的/etc/clickhouse-server/config.xml文件中配置集群名称、分片与副本等信息。配置完成后，在每台节点上启动Clickhouse服务。

       四、rpm其他方式安装

       除了下载rpm包进行安装，还可以配置Clickhouse的yum源，使用yum命令直接进行安装。首先添加Clickhouse的官方yum源，然后通过yum命令安装Clickhouse server和client。

       在CentOS 7中，使用配置yum源方式安装Clickhouse后，启动时使用命令：systemctl start clickhouse-server。

clickhouse新特性之---clickhouse-keeper

       clickhouse-keeper是clickhouse社区在.8版本中引入的新特性，它旨在替代zookeeper，提供一个完全兼容zookeeper协议的分布式协调服务。此功能尚处于预生产阶段，官方仍在完善中，因此推荐在准备将其用于生产环境前先稍加等待。

       clickhouse-keeper通过底层的raft协议（nuraft库）实现多节点之间状态的线性一致性，相较于zookeeper的ZAB协议，它在一致性保障上有所不同。在性能和可靠性方面，clickhouse-keeper提供了以下几点优势：

       1. **部署方式**：clickhouse-keeper提供了三种不同的部署方式，包括独立部署、每个shard一组keeper，以及所有shard共享一组keeper。这使得用户可以根据自身需求灵活选择部署策略。

       2. **数据迁移**：为了将zookeeper中的数据迁移到keeper中，官方提供了一个迁移工具clickhouse-keeper-converter，它能够将zk中的数据导出为keeper能接受的snapshot格式，简化了迁移过程。

       在源码走读方面，以keeper作为独立进程启动时，其核心代码流程涉及以下几个关键点：

       1. **入口**：从mainEntryClickHouseKeeper到Keeper::main再到KeeperTCPHandler::runImpl，这是整个流程的开始。

       2. **KeeperTCPHandler**：这是keeper中处理TCP请求的回调，它负责接收客户端请求并处理。

       3. **KeeperDispatcher**：在KeeperTCPHandler中，依赖KeeperDispatcher来处理客户端请求，并保持keeper集群内状态的一致性。

       4. **初始化**：KeeperDispatcher启动时，会在后台生成三个线程，负责集群的主流程。

       5. **KeeperServer**：基于nuraft实现，构建了一个完整的raft实例，它包括KeeperStateMachine、KeeperStateManager、KeeperLogStore等组件，共同构成了keeper的核心功能。

       6. **Log Store/State Machine/State Manager**：在nuraft库中，这三者都需要用户自定义实现。在clickhouse-keeper中，实现了这些关键功能，确保了数据的可靠存储和一致性管理。

       7. **KeeperStorage**：在内存中存储所有数据，实现类似zk的状态机功能，包含各种逻辑操作、会话管理等。

       8. **KeeperSnapshotManager**：管理所有快照文件，支持快照的序列化与反序列化，确保了数据的持久性和恢复能力。

       9. **KeeperStateMachine**：实现了与Zookeeper相同的内部状态，以及对多个snapshot的管理，支持快照的序列化和反序列化，保证了集群的状态一致性。

       . **参考**：了解clickhouse-keeper和相关技术的更多信息，可以参考以下资源：

       altiny ppt: slideshare.net/Altinity...

       clickhouse-keeper文档: clickhouse.com/docs/zh/...

       nuraft文档: github.com/eBay/NuRaft/...

       本文使用 文章同步助手 同步完成。