Clickhouse存算分离的思考

Exploring storage and computing separation for ClickHouse - JuiceFS Blog

ClickHouse 存算分离改造:小红书自研云原生数据仓库实践

唯品会翻牌ClickHouse后,实现百亿级数据自助分析_语言 & 开发_dbaplus社群_InfoQ精选文章

在思考如何实现存算分离,感觉可以像JuiceFS利用多盘存储隔离资源。

多盘配置

XML 复制代码
<path>/var/lib/clickhouse/</path>

<storage_configuration>
    <disks>
        <disk_name_1>
            <path>/mnt/A123456/data/</path>
        </disk_name_1>
    </disks>
    <policies>
        <policy_name_1>
                <volumes>
                        <volume_name_0>
                                 <disk>disk_name_1</disk>
                        </volume_name_0>
                </volumes>
        </policy_name_1>
    </policies>
</storage_configuration>

但是还有个位置,zk的多副本配置了怎么弄,还有就是如何读data。

查看存储策略

select policy_name,volume_name,disks from system.storage_policies

bash 复制代码
┌─policy_name───┬─volume_name───┬─disks───────────┐
│ default       │ default       │ ['default']     │
│ policy_name_1 │ volume_name_0 │ ['disk_name_1'] │
└───────────────┴───────────────┴─────────────────┘

生成mergeTree表写数据

XML 复制代码
CREATE TABLE myFirstReplacingMT
(
    `key` Int64,
    `someCol` String,
    `eventTime` DateTime
)
ENGINE = ReplacingMergeTree
ORDER BY key SETTINGS storage_policy = 'policy_name_1';

INSERT INTO myFirstReplacingMT Values (1, 'first', '2020-01-01 01:01:01');
INSERT INTO myFirstReplacingMT Values (1, 'second', '2020-01-01 00:00:00');

查看位置

sql 复制代码
SELECT
    name,
    data_paths,
    metadata_path,
    storage_policy
FROM system.tables
WHERE name LIKE 'myFir%'

从文件导入

换一个简单的表 test_batch

bash 复制代码
CREATE TABLE test_batch (a Int64,b Int64) 
ENGINE = ReplacingMergeTree() ORDER BY a

由clickhouse-local生成数据

sudo echo -e "1,2\n2,3" | clickhouse-local --input-format "CSV" -S "a Int64,b Int64" -N "tmp_table" -q "CREATE TABLE test_batch (a Int64,b Int64) ENGINE = ReplacingMergeTree() ORDER BY a;INSERT INTO TABLE test_batch SELECT a,b FROM tmp_table;" --logger.console --path /tmp/test/testlocal/

ls testlocal/data/_local/test_batch/all_1_1_0/

bash 复制代码
checksums.txt  columns.txt  count.txt  data.bin  data.cmrk3  default_compression_codec.txt  metadata_version.txt  primary.cidx  serialization.json

拷贝到server上,查看一下存储位置

bash 复制代码
SELECT
    name,
    data_paths,
    metadata_path,
    storage_policy
FROM system.tables
WHERE name LIKE 'test_batch%'

拷贝到data_paths下detached文件夹

bash 复制代码
 sudo cp -r ./testlocal/data/_local/test_batch/all_1_1_0/ /mnt/xxx/data/store/xxx/detached/

然后在service上:

ALTER TABLE test_batch ATTACH PART 'all_1_1_0';

导入进去了,看看分区(我这里已经重复操作了3次,也就是导入了3次)

bash 复制代码
SELECT
    partition,
    name,
    active
FROM system.parts
WHERE table = 'test_batch'

Query id: 111

┌─partition─┬─name──────┬─active─┐
│ tuple()   │ all_1_1_0 │      1 │
│ tuple()   │ all_2_2_0 │      1 │
│ tuple()   │ all_3_3_0 │      1 │
└───────────┴───────────┴────────┘

Reference

真是秀,ClickHouse批量导入还可以这样玩?-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

ClickHouse多盘存储配置-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

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