基于clickhouse+starrocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

时间: 2023-05-16 10:02:37 浏览: 63
ClickHouse和StarRocks都是当前流行的大数据存储和处理引擎。通过结合这两个引擎的特点和优势，可以构建一个支撑千亿级数据量的高可用查询引擎。 ClickHouse是一个开源列式数据库系统，适用于高并发、大数据量的实时查询和分析。它具备高可扩展性、高可靠性、高并发性等特点，支持实时数据导入和实时查询，能够快速处理大规模数据。 StarRocks是一个基于Palo开源项目开发的高性能分布式列式存储系统，适用于海量数据的分析和探索。它支持秒级响应、高并发、高可扩展性等特点，能够快速处理海量数据，支持复杂的查询和数据探索。 结合ClickHouse和StarRocks的特点，可以构建一个高可用查询引擎。首先，利用ClickHouse的高并发和高可靠性，构建一个快速实时的数据导入和查询系统。其次，利用StarRocks的高性能和高可扩展性，针对海量数据的分析和探索，提供复杂的查询和数据探索功能。 同时，为了保证引擎的高可用性，可以采用多台服务器和数据备份机制，保证在服务器或数据中心故障时引擎仍能正常运行。 总之，基于ClickHouse和StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎，能够满足当前大数据处理和查询需求，具有广泛的应用前景。
相关问题

基于flink+flinkcdc+flinksql+clickhouse构建实时数据仓库(2022年10月完结新课)

基于flink、flinkcdc、flinksql和clickhouse构建实时数据仓库是一种新兴的数据处理模式，该方案结合了Flink流处理引擎和ClickHouse列式存储数据库，利用FlinkCDC解决数据的实时同步，再通过FlinkSQL提高数据处理和查询的效率，最终实现了实时数据仓库的构建。 Flink是一种开源的分布式流处理引擎，具有高吞吐量、低延迟和高容错性等优势，可支持实时数据处理和大规模批处理。FlinkCDC是Flink的全量增量数据同步工具，能够将数据从源系统实时同步到目标系统中，保证了数据的实时性。 ClickHouse是列式存储数据库，适用于大规模数据存储和查询。ClickHouse具有高速、高效、可扩展等特点，可以快速处理大量海量数据，同时支持实时查询和批处理操作，适合用于实时数据仓库的构建。 通过利用FlinkCDC实时同步数据，再通过FlinkSQL进行数据处理和查询操作，并将处理后的数据存储在ClickHouse中，可以构建一个高效、实时、可扩展的实时数据仓库，方便用户进行数据分析和实时决策。 实时数据仓库可以广泛应用于电商、金融、物流和游戏等各领域，为企业提供实时数据分析和决策支持，提高企业数据处理和管理效率，助力企业发展。

HIVE+YARN+FLINK+KAFKA+CLICKHOUSE+ES+SPARK实时数据、离线数据架构架构编写

这是一个关于数据架构编写的问题，我可以回答。Hive、Yarn、Flink、Kafka、ClickHouse、ES、Spark 都是大数据处理中常用的工具和技术，它们可以用于实时数据和离线数据的处理和分析。在架构设计中，需要根据具体的业务需求和数据规模，选择合适的工具和技术，搭建适合的数据处理和分析平台。

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python+clickhouse oracle数据库分批次导入数据到clickhouse

要将Oracle数据库中的数据分批次导入ClickHouse，可以按照以下步骤操作： 1. 在Python中安装pyclickhouse模块，该模块提供了与ClickHouse的交互接口。 2. 使用Python中的cx_Oracle模块连接Oracle数据库，并编写SQL语句查询需要导入的数据。 3. 将查询结果分批次读取，并使用pyclickhouse模块将数据批量导入到ClickHouse中。 示例代码如下： python import cx_Oracle from pyclickhouse import Client # 连接Oracle数据库 oracle_conn = cx_Oracle.connect('username/password@host:port/service_name') oracle_cursor = oracle_conn.cursor() # 查询数据 sql = "SELECT * FROM table_name" oracle_cursor.execute(sql) # 连接ClickHouse数据库 clickhouse_conn = Client('clickhouse://host:port') clickhouse_table = 'table_name' # 分批次导入数据到ClickHouse batch_size = 10000 while True: rows = oracle_cursor.fetchmany(batch_size) if not rows: break clickhouse_conn.execute("INSERT INTO {} VALUES".format(clickhouse_table), rows) # 关闭数据库连接 oracle_cursor.close() oracle_conn.close() clickhouse_conn.disconnect() 需要注意的是，ClickHouse对数据的存储和查询方式与Oracle有很大的不同，因此在进行数据导入时需要特别注意数据类型和数据结构的转换。

starrocks vs clickhouse

B'StarRocks和ClickHouse有什么区别？ B'StarRocks和ClickHouse都是一些开源的分布式列式存储数据库管理系统，它们都能够对大量的数据进行快速存储和查询。然而，B'StarRocks利用了分层架构与多维分析能力，支持而Thrift客户端和分布式查询。而ClickHouse则更专注于高效的分布式数据查询和分析，尤其是面向时间序列数据的分析，在处理TB级别数据时遥遥领先。因此，选用哪种数据库管理系统要根据自身需求来决定。

ClickHouse提供的MySQL引擎，将MySQL数据直接导入到ClickHouse 具体步骤

可以使用ClickHouse提供的MySQL引擎将MySQL数据直接导入到ClickHouse。具体步骤如下： 1. 在ClickHouse中创建一个MySQL表的结构，使用CREATE TABLE语句。 2. 在MySQL中使用mysqldump命令将数据导出为文本文件。 3. 在ClickHouse中使用INSERT INTO语句将数据从文本文件中导入到MySQL表中。 4. 使用SELECT语句查询MySQL表中的数据。 需要注意的是，MySQL引擎只支持部分MySQL语法，因此在使用时需要注意语法的兼容性。

筛选用户，过滤用户 数据量大的时候用clickhouse实现么？

是的，ClickHouse 可以用于筛选和过滤大量数据。ClickHouse 是一种列式存储数据库管理系统，可以对大量数据进行快速的查询和分析。它的列式存储架构使得它特别适用于处理大量数据。因此，如果你需要筛选和过滤大量数据，使用 ClickHouse 可能是个不错的选择。

clickhouse，分组查询每一种分组的第一条数据

### 回答1： 您好，针对您的问题，可以使用ClickHouse的"Group by"语句结合"First"函数来实现查询每一种分组的第一条数据。示例如下： SELECT first(column1) as first_column1, first(column2) as first_column2, ... FROM table_name GROUP BY column1, column2, ...; 其中，"column1"、"column2"等为需要分组的列，"first_column1"、"first_column2"等为每个分组的第一条数据对应的列。使用"first"函数可以获取每个分组的第一个值。 ### 回答2： ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，用于大规模数据分析和处理。对于分组查询并获取每种分组的第一条数据，可以使用ClickHouse提供的窗口函数ROW_NUMBER()。 首先，使用GROUP BY子句按照需要分组的字段进行分组。然后，在SELECT语句中使用ROW_NUMBER()窗口函数来给每个分组的行进行编号。将分组字段与ROW_NUMBER()的结果组合成一个表达式，然后使用WHERE条件筛选出编号为1的行即可。 以下是一个示例查询语句： sql SELECT group_field, other_fields FROM ( SELECT group_field, other_fields, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_field ORDER BY some_column) AS row_number FROM your_table GROUP BY group_field, other_fields ) AS subquery WHERE row_number = 1 其中，group_field表示用于分组的字段，other_fields表示除分组字段外的其他字段，your_table表示数据所在的表名，some_column表示用于指定排序顺序的列名。 通过以上查询，可以获取每一种分组的第一条数据。请根据实际情况调整查询语句中的字段名和表名等部分。 ### 回答3： ClickHouse是一个高性能的分布式列式数据库管理系统，可用于快速处理大规模数据。在ClickHouse中，要进行分组查询并获取每个分组的第一条数据，可以使用以下方法： 1. 使用GROUP BY子句将数据按指定的列进行分组。例如，假设有一个表t，有两个列a和b，需要按列a进行分组查询，可以使用如下语句： SELECT a, MIN(b) FROM t GROUP BY a 上述语句中使用了MIN函数来获取每个分组的最小值，即每个分组的第一条数据。 2. 使用子查询和JOIN操作。首先，在子查询中获取每个分组的第一条数据，然后将其与原表进行JOIN操作。例如，假设有一个表t，有两个列a和b，需要按列a进行分组查询，可以使用如下语句： SELECT t.a, t.b FROM t JOIN ( SELECT a, MIN(b) AS min_b FROM t GROUP BY a ) AS sub ON t.a = sub.a AND t.b = sub.min_b 上述语句中，子查询中获取每个分组的最小值组成的表sub，然后将其与原表t进行JOIN操作，从而得到每个分组的第一条数据。 以上是两种常用的方法，使用其中一种可以实现分组查询每一种分组的第一条数据。但需要注意的是，ClickHouse是一种分布式系统，数据存储在多个节点上，因此在使用GROUP BY进行分组查询时，可能需要考虑数据分片和数据复制的情况，以确保结果的准确性和性能的最优化。

clickhouse表引擎

ClickHouse是一个高性能、列式存储的分析型数据库管理系统。它支持多种表引擎，包括以下几种： 1. MergeTree：基于时间戳的表引擎，适用于大部分的数据分析场景。 2. ReplacingMergeTree：基于时间戳的表引擎，支持数据的更新和删除。 3. CollapsingMergeTree：基于时间戳的表引擎，支持按照指定的字段合并相同的行，并支持数据的更新和删除。 4. SummingMergeTree：基于时间戳的表引擎，支持对指定列进行求和操作。 5. AggregatingMergeTree：基于时间戳的表引擎，支持按照指定的列进行聚合操作。 6. GraphiteMergeTree：基于时间戳和Graphite数据格式的表引擎，支持快速的图形数据查询和分析。 7. Distributed：分布式表引擎，支持数据的水平分片和分布式查询。 不同的表引擎适用于不同的场景，可以根据具体的需求选择合适的表引擎。

clickhouse引擎类别

ClickHouse引擎类别包括Log、MergeTree、Integration和Special四个系列。其中，MergeTree系列是最强大的表引擎，也是在生产环境中最常用的系列。MergeTree系列包含了多个引擎，如合并树（MergeTree）引擎及其家族系列（*MergeTree）引擎。这些引擎支持主键索引、数据分区、数据副本、数据采样和ALTER相关操作等特性。对于大多数正式的任务，推荐使用MergeTree系列中的引擎。\[1\]\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [ClickHouse（四）表引擎](https://blog.csdn.net/Yuan_CSDF/article/details/117601042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ClickHouse-之MergeTree引擎分析](https://blog.csdn.net/shufangreal/article/details/112616929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

ClickHouse有多少种引擎

ClickHouse提供了多种存储引擎，每种引都适用于不同数据访问和查询求。以下是ClickHouse中常用的种存储引擎： 1. MergeTree：这是ClickHouse默认的存储引擎，适用于大多数景。它支持按一个或多个列排序，并且支持范围查询和快插入。 2. Distributed：这是一个分布式存储引擎，用于在多个ClickHouse实例之间进行数据分片和复制。它可以实现数据的高可用性和横向扩展。 3. ReplacingMergeTree：这是MergeTree引擎的变体，用于处理带有更新操作的数据。它能够在更新数据时生成新的版本，并自动合并旧版本和新版本的数据。 4. AggregatingMergeTree：这是MergeTree引擎的另一个变体，用于处理聚合操作。它可以在插入数据时进行聚合计算，并将结果存储在表中，以支持快速查询。 5. CollapsingMergeTree：这是MergeTree引擎的另一种变体，用于处理带有折叠（合并）操作的数据。它可以在插入数据时将相同键值的行合并，并保留其中一行的部分信息。 此外，ClickHouse还提供了其他一些存储引擎，如ReplacingMergeTreeWithTTL、MergeTreeWithSummary等，它们针对特定的数据处理需求提供了更高级的功能和性能优化。在选择合适的存储引擎时，需要考虑数据访问模式、查询需求和数据更新频率等因素。

clickhouse 数据字典

ClickHouse 数据字典是 ClickHouse 数据库中用来存储表和列的元数据信息的特殊系统表。它包含了数据库、表、列的定义、属性和统计信息等。通过数据字典，可以实现对数据模式的查询和修改。 ClickHouse 数据字典中的重要系统表包括： 1. system.databases：该表包含了所有数据库的名称和相关信息。 2. system.tables：该表包含了所有表的名称、所属数据库、引擎类型以及其他属性信息。 3. system.columns：该表包含了所有列的名称、所属表、数据类型、默认值等详细信息。 4. system.settings：该表包含了 ClickHouse 的配置参数及其当前值。 5. system.functions：该表包含了 ClickHouse 内置函数的信息。 通过查询这些系统表，可以获取数据库、表和列的元数据信息，例如查看表的结构、列的数据类型、表的引擎类型等。同时，也可以通过修改这些系统表来实现对数据库和表的管理操作，如创建新的数据库、添加新的表和列等。 需要注意的是，数据字典是 ClickHouse 内部使用的系统表，只能通过查询来获取元数据信息，并不能直接对其进行修改。如果需要修改数据库结构或者元数据信息，可以使用相应的 DDL（数据定义语言）命令来完成。

clickhouse 数据迁移

好的，那我就和你分享一下我的经验。ClickHouse 数据迁移有多种方式，以下是其中一些常见的方法： 1. 使用 ClickHouse 官方提供的工具进行迁移：官方提供了多个工具，例如 clickhouse-copier、clickhouse-migrator 等，可以通过这些工具实现 ClickHouse 数据的迁移。 2. 使用数据集成工具进行迁移：例如使用 Kafka、Pulsar 等消息队列，使用 Flink、Spark 等流处理框架，可以将数据从原始存储中导入到 ClickHouse 中。 3. 使用 ETL 工具进行迁移：例如使用 Apache NiFi、StreamSets 等 ETL 工具，可以将数据从原始存储中抽取、转换、加载到 ClickHouse 中。 4. 使用 SQL 工具进行迁移：如果原始存储使用的是关系型数据库，可以使用 SQL 工具（例如 MySQL 客户端、pg_dump 等）将数据导出为 SQL 文件，再使用 ClickHouse 客户端将 SQL 文件导入到 ClickHouse 中。 需要注意的是，不同的数据迁移方式会有不同的适用场景和优缺点，具体选择哪种方式需要考虑到数据量、数据格式、数据结构等多方面因素。

clickhouse，merge变种引擎

ClickHouse是一种高性能列式数据库管理系统，可以处理PB级别的数据。它支持多种引擎，其中包括MergeTree引擎和变种引擎。 MergeTree引擎是ClickHouse的默认引擎，它使用基于时间的分区和排序键来处理数据。变种引擎是一种基于MergeTree引擎的扩展，它提供了更高级别的数据聚合和查询功能。变种引擎支持在查询时动态地计算聚合函数，这意味着它可以更快地处理复杂的分析查询。 变种引擎还支持在数据写入时进行转换和过滤。这可以用于数据清洗和预处理，以便在后续分析中提高查询性能。 总的来说，ClickHouse的MergeTree引擎和变种引擎提供了强大的数据处理能力，使得它成为处理大规模数据集的理想选择。

clickhouse并发量

ClickHouse可以支持一定的并发量。当单个查询比较短时，官方建议每秒最多支持100个查询。这意味着ClickHouse可以同时处理多个查询请求，但并发量受到系统资源和查询复杂度的限制。此外，ClickHouse还可以通过增加硬件资源和调整配置来提高并发能力。总的来说，ClickHouse在处理大规模数据分析时具有较高的并发性能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [clickHouse基本介绍](https://blog.csdn.net/K_520_W/article/details/115426974)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

clickhouse数据同步

clickhouse数据同步是指将数据从其他数据源（如Kafka）实时同步到clickhouse数据库中。在clickhouse中，可以通过创建kafka引擎表和物化视图来实现数据的同步。 数据同步的步骤如下： 1. 创建kafka引擎表：使用CREATE TABLE语句创建一个kafka引擎表，该表用于接收来自kafka的数据流。通过指定kafka的主题和其他相关配置，clickhouse会自动从kafka中消费数据并将其写入这个表中。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [clickhouse 九（同步kafka数据）](https://blog.csdn.net/weixin_39025362/article/details/111989248)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [ClickHouse 分布式表实现数据同步](https://blog.csdn.net/weixin_39896629/article/details/127029738)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

clickhouse子查询

在ClickHouse中，子查询可以嵌套在查询语句中，用于从内部查询中获取数据并将其用于外部查询中。 以下是一个简单的示例，其中使用子查询从内部表中选择最大值，并将其用作外部查询中的筛选条件： SELECT * FROM my_table WHERE id IN (SELECT MAX(id) FROM my_table); 在此示例中，子查询SELECT MAX(id) FROM my_table返回my_table表中具有最大id值的行。这个值然后被用于外部查询的WHERE条件中，以过滤出与该最大值匹配的行。 ClickHouse支持多种类型的子查询，包括标量子查询、行子查询和表子查询。在使用子查询时需要注意性能问题，尽量避免嵌套层数过多或者在子查询中处理大量数据。

clickhouse更新数据

在Clickhouse中，更新数据的方式主要有两种：MUTATION操作和使用特定的MergeTree引擎。 首先，MUTATION操作是通过ALTER TABLE语句来实现数据的更新和删除。然而，MUTATION操作是一种较重的操作，与标准的SQL语法中的UPDATE和DELETE不同，它是异步执行的。因此，MUTATION操作更适用于批量数据不频繁更新或删除的场景。你可以参考中提供的链接了解更多关于MUTATION操作的信息。 其次，Clickhouse通过使用CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree和ReplacingMergeTree等特定的MergeTree引擎，来实现数据的更新和删除。 CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree和ReplacingMergeTree都是通过INSERT语句插入最新的数据，新数据会“抵消”或“替换”掉老数据。但是，这些操作都是在数据文件后台Merge时发生的，也就是说，在Merge之前，新数据和老数据会同时存在。因此，在查询时需要注意避免查询到老数据。 使用CollapsingMergeTree和VersionedCollapsingMergeTree需要标记位字段和版本字段，而使用ReplacingMergeTree则更加方便。你可以参考中提供的Clickhouse官方文档链接了解如何使用CollapsingMergeTree和VersionedCollapsingMergeTree。 综上所述，你可以根据具体业务需求选择合适的方式来实现Clickhouse中的数据更新和删除操作。请参考和提供的链接获取更详细的信息。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Clickhouse如何实现数据更新](https://blog.csdn.net/shuyun123456789/article/details/122726982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [ClickHouse 数据插入、更新与删除操作 SQL](https://blog.csdn.net/m0_67401055/article/details/126098952)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

clickhouse cpu 高

ClickHouse 的 CPU 高可能是由于以下原因导致的： 1. 数据量过大，查询语句过于复杂，导致 CPU 负载过高； 2. 硬件配置不足，例如 CPU 核数不够、内存不足等； 3. ClickHouse 的配置参数不合理，例如数据块大小、查询线程数等； 4. 硬盘 IO 瓶颈，例如磁盘读写速度过慢。 针对这些问题，可以考虑以下解决方案： 1. 优化查询语句，避免全表扫描，采用索引等方式提高查询效率； 2. 提升硬件配置，例如增加 CPU 核数、内存容量等； 3. 调整 ClickHouse 的配置参数，根据实际情况进行优化； 4. 使用 SSD 等高速硬盘替换传统机械硬盘，提高 IO 性能。 需要根据具体情况进行分析和优化，不同的场景可能需要采用不同的解决方案。

hudi+hive+clickhouse

这似乎是一个关于大数据处理的问题，我可以回答。Hudi、Hive 和 ClickHouse 都是大数据处理领域中常用的工具。Hudi 是一个开源的数据湖解决方案，可以用于实时数据处理和离线数据分析。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以用于 SQL 查询和数据分析。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，可以用于实时数据分析和 OLAP 查询。这些工具都有各自的优点和适用场景，具体使用要根据实际需求进行选择。

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