[SQL系列]从零开始学Clickhouse

起因

听说2024年开始金三银四了，所以我和我的小伙伴们也抱着再去拿一些Offer的准备。但是一上来就蒙了，对方问，听说你对数据库非常熟悉，那就说说ClickHouse吧。

这怎么就不按套路出牌呢？不一般就问Mysql的InnoDB嘛。

赶紧回来学起来，什么是ClickHouse？

什么是ClickHouse

ClickHouse 是一个用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。它由俄罗斯的Yandex公司开发，专门设计用于快速查询海量数据集。ClickHouse 的核心特点是高性能、可扩展性和实时数据分析能力。它具有以下几个特性：

列式存储

ClickHouse 使用列式存储，这意味着数据是按列而不是按行存储的。这种存储方式对于分析查询非常有利，因为它可以显著减少磁盘I/O和内存使用，同时提高数据压缩率。列式存储允许ClickHouse在执行查询时只读取相关的列，而不是整行数据，从而加快查询速度。

高性能

ClickHouse 被设计为尽可能快地处理查询。它支持并行和分布式处理，可以在多个服务器上分配查询负载。ClickHouse 还包括一系列优化的数据存储和处理算法，以及一个高度优化的查询执行引擎。

SQL支持

ClickHouse 支持 SQL 作为查询语言，这使得熟悉 SQL 的用户可以轻松地使用它。ClickHouse 的 SQL 支持包括对标准查询、聚合、连接、窗口函数和其他高级分析功能的支持。

可扩展性和可靠性

ClickHouse 支持水平扩展，可以通过添加更多服务器来增加计算和存储能力。它还提供了数据复制和故障转移功能，确保系统的可靠性和数据的安全性。

ClickHouse能用来做什么

ClickHouse 适用于各种数据分析场景，包括：

1. Web分析

ClickHouse 可以用来存储和分析网站流量数据，包括页面浏览量、用户访问、点击率等。通过ClickHouse，可以快速查询特定时间段内的用户行为，从而优化网站设计和提高用户体验。

2. 广告网络和实时竞价

在广告网络中，ClickHouse 可以用来处理大量的广告展示和点击数据，支持实时竞价（RTB）系统。ClickHouse 的高性能查询允许广告平台快速做出决策，提高广告投放的效果。

3. 用户行为分析

ClickHouse 可以用来分析用户在移动应用或在线服务中的行为。例如，分析用户如何与不同功能互动，哪些功能最受欢迎，以及用户的留存率。

4. 金融分析

在金融服务中，ClickHouse 可以用来存储和分析交易数据、市场数据和历史价格。分析师可以使用ClickHouse来执行复杂的时间序列分析，预测市场趋势，或者进行风险评估。

5. IoT数据分析

ClickHouse 适用于存储和分析来自物联网设备的大量数据。例如，可以分析传感器数据来监测设备的性能，预测维护需求，或者优化能源消耗。

6. 时序数据分析

ClickHouse 支持高效的时间序列数据存储和分析。它可以用来监控服务器的性能指标，如CPU使用率、内存使用和磁盘I/O，以及分析这些指标随时间的变化。

7. 大规模数据仓库

ClickHouse 可以作为数据仓库使用，存储来自多个来源的大量数据。它支持数据复制和分布式查询，使得跨多个服务器分析数据变得简单高效。

8. 快速报告和仪表板

ClickHouse 可以与BI工具（如Grafana、Tableau等）集成，为业务分析师提供快速的数据报告和交互式仪表板。这使得非技术用户也能够轻松地从大量数据中提取洞察。

9. 实时数据流处理

ClickHouse 可以与流处理系统（如Kafka、RabbitMQ等）集成，支持实时数据流的分析。这使得ClickHouse能够处理连续的数据流，并支持近实时的决策制定。

10. 自定义数据分析应用

ClickHouse 的灵活性和性能使其成为开发自定义数据分析应用程序的理想选择。开发人员可以根据特定的业务需求构建高效的数据分析解决方案。

开始学习

安装学习环境

最后的学习环境莫过于直接在Docker里面进行配置了，因此下面的内容主要是讲如何在Docker里面配置好ClickHouse的。

安装 Docker ：确保你的系统上安装了 Docker。可以从 Docker 官网下载并安装适合你操作系统的版本。（如何已经安装好了docker这一步可以跳过）
**切换国内源：**在Windows操作系统中，修改C:/Users/用户/.docker/config.json文件，在里面加上下面的源。
```
"registry-mirrors": [
    "http://hub-mirror.c.163.com",
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://registry.docker-cn.com"
  ]
```
这一步懂得科学上网或者拉镜像的可以跳过。
拉取 ClickHouse 镜像：打开命令行工具，使用以下命令拉取最新的 ClickHouse 镜像。
```
docker pull clickhouse/clickhouse-server
```
运行 ClickHouse 容器：拉取镜像后，可以使用以下命令来启动一个 ClickHouse 容器。
```
docker run -d --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server
```
这条命令会创建一个后台运行的 ClickHouse 容器。--ulimit nofile=262144:262144 是为了提高系统文件描述符的限制，以确保 ClickHouse 可以打开足够的文件。当然这里也可以自己添加其他参数配置，比如-p 8123:8123 将容器的 8123 端口映射到宿主机的 8123 端口，-v [本地路径]:/var/lib/clickhouse 将本地数据目录挂载到容器中。
连接到 ClickHouse ：容器启动后，你可以使用 docker exec 命令进入容器并使用 clickhouse-client 命令行工具。
```
docker exec -it some-clickhouse-server clickhouse-client
```
这会打开一个交互式的 ClickHouse 客户端，你可以在这里执行 SQL 查询。

增删改查

这些步骤就是很普通的CRUD，命令和MYSQL比较相似，跟POSTGRESQL就相差比较大了。

1. 创建数据库

CREATE DATABASE example;

2. 使用数据库

USE example;

3. 创建表

CREATE TABLE example_table (
    id UInt32,
    name String,
    birthday Date
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

这里使用 MergeTree 引擎，它是 ClickHouse 中最常用的存储引擎，适用于大多数场景。

4. 插入数据

INSERT INTO example_table (id, name, birthday) VALUES (1, 'Alice', '1990-01-01');
INSERT INTO example_table (id, name, birthday) VALUES (2, 'Bob', '1992-02-02');
INSERT INTO example_table (id, name, birthday) VALUES (3, 'Catherine', '1993-03-03');

这里得一条条执行，直接全部复制下去会执行失败的。

5. 查询数据

SELECT * FROM example_table;

得到如下结果

SELECT *
FROM example_table

Query id: dffeb873-14d6-4bf1-9972-218cf45ace3c

   ┌─id─┬─name──────┬───birthday─┐
1. │  3 │ Catherine │ 1993-03-03 │
   └────┴───────────┴────────────┘
   ┌─id─┬─name──┬───birthday─┐
2. │  1 │ Alice │ 1990-01-01 │
   └────┴───────┴────────────┘
   ┌─id─┬─name─┬───birthday─┐
3. │  2 │ Bob  │ 1992-02-02 │
   └────┴──────┴────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

这将返回表中的所有数据和列。

6. 条件查询

SELECT * FROM example_table WHERE name = 'Alice';

得到如下结果

Query id: cf45f273-e900-4235-a691-2eae99e79150

   ┌─id─┬─name──┬───birthday─┐
1. │  1 │ Alice │ 1990-01-01 │
   └────┴───────┴────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.003 sec.

7. 聚合查询

SELECT COUNT(*) FROM example_table;
SELECT COUNT(DISTINCT name) FROM example_table;

8. 分组查询

SELECT COUNT(*) FROM example_table GROUP BY birthday;

Query id: 16b44809-deb4-4715-8c4a-afbf3ddeceb0

   ┌─count()─┐
1. │       1 │
2. │       1 │
3. │       1 │
   └─────────┘

9. 更新数据

ClickHouse 不支持传统意义上的行级更新，但你可以通过 ALTER TABLE 语句更新数据。

ALTER TABLE example_table UPDATE name = 'Alice Smith' WHERE id = 1;

10. 删除数据

同样，ClickHouse 不支持传统意义上的行级删除，但你可以通过 ALTER TABLE 语句删除数据。

ALTER TABLE example_table DELETE WHERE id = 1;

Query id: a3f7d6e8-75dc-4c41-85a9-d338d6b516bc

   ┌─id─┬─name──────┬───birthday─┐
1. │  3 │ Catherine │ 1993-03-03 │
   └────┴───────────┴────────────┘
   ┌─id─┬─name─┬───birthday─┐
2. │  2 │ Bob  │ 1992-02-02 │
   └────┴──────┴────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

11. 使用索引

在创建表时，你可以指定索引列以优化查询性能。

CREATE TABLE indexed_table (
    id UInt32,
    name String,
    birthday Date,
    INDEX idx_name name TYPE minmax GRANULARITY 5
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;