【ClickHouse系列】使用S3实现ClickHouse的无限量存储

约定不等于承诺〃 2022-12-07 01:29 625阅读 0赞

首先说明此S3并非ClickHouse支持的S3表引擎，而是可以使用MergeTree表引擎直接将数据存到S3中。

可能被第一句话绕蒙了，先来大致了解下这两种方式：**S3表引擎**和**DiskS3**

### S3表引擎 ###

创建S3表，注意原生S3表引擎只支持S3的公有读写，不支持配置AK/SK

CREATE TABLE s3_test (
        dt Date,
        id Int64,
        data String
    ) ENGINE = S3('http://{s3url}/{bucket}/{file}', 'CSV');

插入数据

INSERT INTO s3_test VALUES (NOW(),1,'A'),(NOW(),2,'B'),(NOW(),3,'C'),(NOW(),4,'D'),(NOW(),5,'E'),(NOW(),6,'F');

查询数据

SELECT *
    FROM s3_test
    
    ┌─────────dt─┬─id─┬─data─┐
    │ 2020-08-14 │  1 │ A    │
    │ 2020-08-14 │  2 │ B    │
    │ 2020-08-14 │  3 │ C    │
    │ 2020-08-14 │  4 │ D    │
    │ 2020-08-14 │  5 │ E    │
    │ 2020-08-14 │  6 │ F    │
    └────────────┴────┴──────┘
    
    6 rows in set. Elapsed: 0.040 sec.

这种方式是建立S3表引擎，利用该引擎打通的S3接口来实现S3的读写（S3表引擎不支持S3的追加写），简单来说就是实现S3的基本接口。

### DiskS3 ###

DiskS3是真正用S3实现了底层存储，和表引擎无关，可以在S3存储的基础上使用MergTree表引擎，即MergeTree表引擎既有其本身的特性，而且将数据都用S3进行了存储。

#### 配置方法 ####

当然使用这个方式就需要进行一些特殊的配置，如下，可将该配置文件放在`/etc/clickhouse-server/config.d`目录下

<yandex>
        <storage_configuration>
            <disks>
                <s3>
                    <type>s3</type>
                    <endpoint>http://{s3url}/{bucket}/{path}/</endpoint>
                    <access_key_id>{ak}</access_key_id>
                    <secret_access_key>{sk}</secret_access_key>
                </s3>
            </disks>
            <policies>
                <s3>
                    <volumes>
                        <main>
                            <disk>s3</disk>
                        </main>
                    </volumes>
                </s3>
            </policies>
        </storage_configuration>
    </yandex>

其实DiskS3也是借助了ClickHouse灵活的存储策略支持，比如可以配置多块盘，配置冷热数据分离存储等等。

> 扩展内容
> 
> 冷热数据分离存储配置方法
> 
>     <yandex>
>         <storage_configuration>
>             <disks>
>                 <ssd>
>                     <path>/ssd/clickhouse</path>
>                 </ssd>
>                 <hdd>
>                     <path>/hdd/clickhouse</path>
>                     <keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
>                 </hdd>
>             </disks>
>             <policies>
>                 <ssd_to_hdd>
>                     <volumes>
>                         <hot>
>                           <disk>ssd</disk>
>                       <max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
>                         </hot>
>                         <cold>
>                             <disk>hdd</disk>
>                         </cold>
>                         <move_factor>0.2</move_factor>
>                     </volumes>
>                 </ssd_to_hdd>
>             </policies>
>         </storage_configuration>
>     </yandex>
> 
> 其中`/ssd/clickhouse`挂载ssd，`/hdd/clickhouse`挂载hdd，`move_factor`移动因子表示如果还剩20%的空间就进行ssd到hdd的数据移动。

多块盘的情况和上述配置类似，不做过多扩展。

#### 建表及数据操作 ####

当配置完DiskS3后可以通过系统表查看，如下，可见`move_factor`默认为0.1.

SELECT *
    FROM system.storage_policies
    WHERE policy_name = 's3'
    
    Row 1:
    ──────
    policy_name:        s3
    volume_name:        main
    volume_priority:    1
    disks:              ['s3']
    max_data_part_size: 0
    move_factor:        0.1
    
    1 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.

创建MergeTree表

CREATE TABLE disks3_test (
        dt Date,
        id Int64,
        data String,
        INDEX min_max (id) TYPE minmax GRANULARITY 3
    ) ENGINE=MergeTree()
    PARTITION BY dt
    ORDER BY (dt, id)
    SETTINGS
    storage_policy='s3',
    old_parts_lifetime=0,
    index_granularity=512;

插入数据

INSERT INTO disks3_test VALUES (NOW(),1,'A'),(NOW(),2,'B'),(NOW(),3,'C'),(NOW(),4,'D'),(NOW(),5,'E'),(NOW(),6,'F');

查询数据

SELECT *
    FROM disks3_test
    
    ┌─────────dt─┬─id─┬─data─┐
    │ 2020-08-14 │  1 │ A    │
    │ 2020-08-14 │  2 │ B    │
    │ 2020-08-14 │  3 │ C    │
    │ 2020-08-14 │  4 │ D    │
    │ 2020-08-14 │  5 │ E    │
    │ 2020-08-14 │  6 │ F    │
    └────────────┴────┴──────┘
    
    6 rows in set. Elapsed: 0.147 sec.

#### 表数据文件 ####

DiskS3的数据文件不在默认的data数据目录了，而是在`/var/lib/clickhouse/disks/s3/data/`目录。比如disks3\_test，目录为`/var/lib/clickhouse/disks/s3/data/default/disks3_test`，具体目录结构为：

[root@ck disks3_test]# tree
    .
    ├── 20200814_1_1_0
    │   ├── checksums.txt
    │   ├── columns.txt
    │   ├── count.txt
    │   ├── data.bin
    │   ├── data.mrk2
    │   ├── dt.bin
    │   ├── dt.mrk2
    │   ├── id.bin
    │   ├── id.mrk2
    │   ├── minmax_dt.idx
    │   ├── partition.dat
    │   ├── primary.idx
    │   ├── skp_idx_min_max.idx
    │   └── skp_idx_min_max.mrk2
    ├── detached
    └── format_version.txt

看一下`dt.bin`和`dt.mrk2`

[root@ck 20200814_1_1_0]# cat dt.bin 
    1
    1	38
    38	ck/ubkprtqwgjlyyobbwbaizgxdrtrysxxa
    0
    [root@ck 20200814_1_1_0]# cat dt.mrk2 
    1
    1	48
    48	ck/caiylwqkiipxvbphxuosgcwpppilxixp
    0

发现这些文件并不是二进制文件，都是数字和字符串，其中的字符串就是对应在S3上的文件，如ubkprtqwgjlyyobbwbaizgxdrtrysxxa，可以通过s3cmd验证一下：

[root@ck 20200814_1_1_0]# s3cmd ls s3://ck/ubkprtqwgjlyyobbwbaizgxdrtrysxxa
    2020-08-14 10:19           38  s3://ck/ubkprtqwgjlyyobbwbaizgxdrtrysxxa

可以发现s3上确实已存在该文件，通过`s3cmd ls`也可以发现`.bin`和`.mrk2`中的数字就是s3文件的大小，即38B。