ClickHouse在数仓中的多维分析实践

"该资料是关于ClickHouse在数仓中的多维分析应用实践，由朱元于2019年10月20日分享。主要内容包括ClickHouse的应用背景、遇到的问题、数据架构设计、数仓建设方法、数据同步策略以及数据展示与多维分析的解决方案。" ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统（DBMS），常用于在线分析处理（OLAP）和大数据的实时分析。在本实践案例中，ClickHouse被用作数据仓库进行多维分析，解决了传统数据链路长、即席查询性能差、数据压缩率低和需求响应慢等问题。 首先，针对数据链路长和查询性能差的现状，采用了ClickHouse作为数据仓库解决方案。数据同步方面，由于公司需求为T+1的数据更新，并考虑到开发人员的技能和成本，选择了Kettle这一可视化ETL工具，将Oracle数据平台的数据同步至ClickHouse。数据同步流程包括Oracle数据平台定时导出数据到本地，然后通过ETL服务器上的clickhouse-client导入到ClickHouse数据库。 在数据仓库建设上，ClickHouse的数据模型采用了星型模型，这种模型有助于提高分析效率。维度表，由于数据量相对较小，使用了Log引擎结合字典表进行存储。主题事实清单表，作为数据仓库的核心部分，使用MergeTree引擎，以实现每日从Oracle数据平台的增量同步。 对外提供数据时，将主题事实清单表和维度表封装成视图，简化了数据访问。为了支持数据展示和多维分析，团队选择了开源报表系统Davinci，它提供了灵活的报表创建和数据分析功能。 在应对性能挑战时，如内存限制和高并发负载，采取了相应的优化策略。例如，通过调整`max_bytes_before_external_sort`和`max_bytes_before_external_group_by`参数来控制外部排序和分组操作的内存使用。当用户并发量增加导致负载过高时，引入了Redis作为缓存层，以减轻ClickHouse的压力。 总结来说，这个实践案例展示了如何利用ClickHouse构建高效、实时的数据仓库，解决多维分析中的性能问题，并通过开源工具实现数据可视化和业务洞察。在实际应用中，可以根据具体需求和环境调整数据同步策略、优化配置参数，以及选择合适的前端展示工具，以提升整个数据分析系统的效能。