OLAP系列之分析型数据库clickhouse单机版部署(一)

一、概述

官网：https://clickhouse.com/docs/zh

ClickHouse是Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS)，主要用于在线分析处理查询(OLAP)，能够使用SQL查询实时生成分析数据报告.

clickhouse优势：
与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级，其特点：
1.列式存储数据库，数据压缩
2.关系型、支持SQ
3.分布式并行计算，把单机性能压榨到极限
4.高可用
5.数据量级在PB级别
6.实时数据更新
7.索引

clickhouse限制：
1.缺少高频率，低延迟的修改或删除已存在数据的能力。仅能用于批量删除或修改数据
2.没有完整的事务支持
3.不支持二级索引
4.有限的SQL支持，join实现与众不同
5.不支持窗口功能
6.元数据管理需要人工干预维护


ClickHouse使用现状：
ClickHouse 是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析(OLAP)领域：
1.今日头条内部用 ClickHouse 来做用户行为分析，内部一共几千个 ClickHouse 节点，单集群最大 1200 节点，总数据量几十 PB，日增原始数据 300TB 左右
2.腾讯内部用 ClickHouse 做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。
3.携程内部从 18 年 7 月份开始接入试用，目前 80% 的业务都跑在 ClickHouse 上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。
4.快手内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约 10PB， 每天新增 200TB， 90% 查询小于 3S

在 1 亿数据集体量的情况下，ClickHouse 的平均响应速度是 Vertica 的 2.63 倍、InfiniDB 的 17 倍、MonetDB 的 27 倍、Hive 的 126 倍、MySQL 的 429 倍以及Greenplum 的 10 倍。详细的测试结果可以查阅:https://clickhouse.tech/benchmark/dbms/

ClickHouse 非常适用于商业智能领域(也就是我们所说的 BI 领域)，除此之外，它也能够被广泛应用于广告流量、Web、App 流量、电信、金融、电子 商务、信息安全、网络游戏、物联网等众多其他领域

二、环境准备

下载地址：https://packages.clickhouse.com/tgz/lts/

下载的安装包如下：

clickhouse-client-22.8.20.11-amd64.tgz
clickhouse-common-static-22.8.20.11-amd64.tgz
clickhouse-common-static-dbg-22.8.20.11-amd64.tgz
clickhouse-server-22.8.20.11-amd64.tgz

三、单机部署

# 1.解压安装包
mkdir -p /usr/local/clickhouse
cd /usr/local/clickhouse

# 2.上传安装文件至目录
tar -xzvf clickhouse-client-22.8.20.11.tgz
tar -xzvf clickhouse-common-static-22.8.20.11.tgz
tar -xzvf clickhouse-common-static-dbg-22.8.20.11.tgz
tar -xzvf clickhouse-server-22.8.20.11.tgz

# 3.安装
clickhouse-common-static-22.8.20.11/install/doinst.sh
clickhouse-common-static-dbg-22.8.20.11/install/doinst.sh
clickhouse-server-22.8.20.11/install/doinst.sh
## 根据提示设置数据库用户密码 123456
## 根据提示设置允许所有网络连接
clickhouse-client-22.8.20.11/install/doinst.sh

# 4. 修改配置文件
(1) 修改/etc/clickhouse-server/config.xml监听地址
vi /etc/clickhouse-server/config.xml
<listen_host>0.0.0.0</listen_host>  # 取消注释

(2) 修改文件/etc/clickhouse-server/config.d/listen.xml，修改为以下配置
vim /etc/clickhouse-server/config.d/listen.xml
<clickhouse>
    <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
</clickhouse>

# 5.启动clickhouse
clickhouse start
[root@sql clickhouse]# netstat -ntlp| grep clickhouse
tcp        0      0 0.0.0.0:8123            0.0.0.0:*               LISTEN      127131/clickhouse-s 
tcp        0      0 0.0.0.0:9000            0.0.0.0:*               LISTEN      127131/clickhouse-s 
tcp        0      0 0.0.0.0:9004            0.0.0.0:*               LISTEN      127131/clickhouse-s 
tcp        0      0 0.0.0.0:9005            0.0.0.0:*               LISTEN      127131/clickhouse-s 
tcp        0      0 0.0.0.0:9009            0.0.0.0:*               LISTEN      127131/clickhouse-s

# clickhouse-client连接
[root@sql clickhouse]# clickhouse-client --password dmgame
sql :) show databases;

SHOW DATABASES

Query id: 05d270eb-a181-4ec5-a16b-2730a1a21333

┌─name───────────────┐
│ INFORMATION_SCHEMA │
│ default            │
│ information_schema │
│ system             │
└────────────────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

# 状态查询
[root@sql clickhouse]# systemctl status clickhouse-server
● clickhouse-server.service - ClickHouse Server (analytic DBMS for big data)
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/clickhouse-server.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: inactive (dead)

# 日志查看
[root@sql clickhouse]# tail -100f /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log 
2023.07.20 18:05:54.553825 [ 127131 ] {} <Warning> Context: Linux transparent hugepages are set to "always". Check /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
2023.07.20 18:05:54.553946 [ 127131 ] {} <Warning> Context: Linux threads max count is too low. Check /proc/sys/kernel/threads-max
2023.07.20 18:05:54.819162 [ 127131 ] {} <Warning> Context: Maximum number of threads is lower than 30000. There could be problems with handling a lot of simultaneous queries.
2023.07.20 18:05:54.878573 [ 127131 ] {} <Warning> Access(local directory): File /var/lib/clickhouse/access/users.list doesn't exist
2023.07.20 18:05:54.878607 [ 127131 ] {} <Warning> Access(local directory): Recovering lists in directory /var/lib/clickhouse/access/

四、数据库管理工具访问

推荐使用DBeaver工具访问

参考文献：

clickhouse官方安装方法

OLAP系列clickhouse介绍

OLAP系列：一、分析型数据库clickhouse的概述与单机部署试用