ClickHouse到底牛逼在哪里？为什么比MySQL快831倍！

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-10-16 11:26 314阅读 0赞

这两年 ClickHouse 非常的火，尤其是在大数据领域。

刚好这两天也有群友在群里说起 ClickHouse，这款来自俄罗斯 Yandex 的开源数据库产品性能屌爆了，宣称比 MySQL 快 831 倍。今天我们就扯一扯 ClickHouse 到底好在哪里？

## Yandex ##

在开始之前，我们先说一下 Yandex 这家公司，他是俄罗斯的一家互联网巨头公司，虽然在国际上没什么名气，但在俄罗斯，他就是老大，是俄罗斯排名第一的搜索引擎公司。是和谷歌、百度一样的存在。ClickHouse 诞生于 2016 年，就是来自于 Yandex 公司。

老毛子在国际互联网上，虽然没有像中美这样具有统治地位的互联网公司，但是老毛子的一些开源软件的性能还是杠杠的。比如，大名鼎鼎的 Nginx，再比如我们今天要讨论的 ClickHouse，所以，ClickHouse 还是非常值得一学的。

## ClickHouse ##

ClickHouse 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。

和我们常见的关系型数据库非常不同。比如，MySQL，Postgresql，SQL Server 等数据库采用的都是行式存储，而 ClickHouse 采用的确实列式存储。下面我们通过一个简单的例子，来比较它们的不同。

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如上述表格所示，传统的 MySQL 数据库的每一行数据都是物理的存储在一起的。如果我要取 id 等于 10000 这一条数据的 name 列，那我就必须要把这一行数据读取出来，然后取 name 列。

再比如，下面的 SQL：

SELECT name FROM xttblog where id > 10000;

在众多的数据中，我只取一列，但我需要把每条数据都读取出来。

基于上面传统数据库的一些特点，ClickHouse 另辟蹊径，推出了列式存储。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>行号</th> 
   <th>0</th> 
   <th>1</th> 
   <th>N</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>主键id</td> 
   <td>10000</td> 
   <td>10001</td> 
   <td>...</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>name</td> 
   <td>业余草</td> 
   <td>涛哥</td> 
   <td>...</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>title</td> 
   <td>测试</td> 
   <td>hello</td> 
   <td>...</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>status</td> 
   <td>1</td> 
   <td>0</td> 
   <td>...</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>create_time</td> 
   <td>2021-05-29</td> 
   <td>2021-05-29</td> 
   <td>...</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

看上图的列式存储示例，完全和 MySQL 等数据库不同。当我执行下面的 SQL 时，查询效率非常的高！

SELECT name FROM xttblog where id > 10000;

由于 name 列的数据都存储在一起，因此效率大大的超过了传统的数据库。

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除了逻辑上的不同，磁盘上的组织结构也大不一样。

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除了列式存储上的不同，ClickHouse 还有高效的数据压缩，默认使用LZ4算法，总体压缩比可达 8:1。ClickHouse 还采用了分布式多主架构提高并发性能，ClickHouse使读请求可以随机打到任意节点，均衡读压力，写请求也无需转发到master节点，不会产生单点压力。

ClickHouse 还有向量引擎，利用 SIMD 指令实现并行计算。对多个数据块来说，一次 SIMD 指令会同时操作多个块，大大减少了命令执行次数，缩短了计算时间。向量引擎在结合多核后会将 ClickHouse 的性能淋漓尽致的发挥出来。

ClickHouse 在索引上也有不同，采用了稀疏索引及跳数索引。同时还有很多 MergeTree，提供海量业务场景支持。

基于以上特点，ClickHouse 在包含 count、sum、group by、order by 等情况的查询对比，同等条件下，ClickHouse 的查询性能异常强悍，官网上的数据显示，是同等条件下 MySQL 的 831 倍。

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更多的对比数据，建议大家去官网上查看。

哎，又要内卷起来了。

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