列式存储与ClickHouse数据库

在字节青训营中专门花了一节课时间来介绍了列式存储，列式存储在大数据分析中具有相对于行存储具有绝对的优势，而ClickHouse则是列式存储数据库对代表

列式存储

列式存储（Columnar Storage）是一种数据存储和管理方法，与传统的行式存储（Row-based Storage）相对立。在列式存储中，数据按列而不是按行进行存储和检索。这意味着将同一列的数据一起存储在一起，而不是将整个行的数据存储在一起。以下是列式存储的关键特点和优势：

按列存储：数据按列储存，每个列都有自己的存储区域。这与行式存储不同，行式存储将整个行的数据存储在一起。
高压缩率：由于相似的数据通常会在列中重复出现，列式存储非常适合数据压缩。这可以显著减小存储需求，降低存储成本。
高性能分析：列式存储非常适合用于分析性质的查询，如聚合、过滤和统计。因为查询通常只涉及少数列，所以只需要读取和处理必要的数据列，从而提高了查询性能。
减少I/O操作：由于数据按列存储，查询只需要访问所需的列，而不必读取整行数据。这降低了I/O操作的开销，提高了查询速度。
列存储索引：列式存储通常使用特定的索引结构，如位图索引（Bitmap Index）来加速查询。这些索引与列式存储结合使用，进一步提高了查询性能。
适用于大数据分析：列式存储在处理大数据量时表现出色，因为它可以轻松应对大规模数据分析和数据仓库工作负载。
不适用于事务处理：列式存储对于频繁的事务处理（例如插入、更新和删除）并不是最佳选择，因为它通常针对分析查询进行了优化。

常见的列式存储数据库包括ClickHouse、Apache Parquet、Apache ORC等。这些数据库在大数据分析、数据仓库和数据湖中得到广泛应用，因为它们提供了高性能的分析和查询能力。

什么是ClickHouse

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），专为高性能分析和数据仓库设计。以下是有关ClickHouse的一些关键信息：

列式存储：ClickHouse以列的方式存储数据，这意味着它按列而不是按行分组数据。这种存储设计经过优化，适用于分析查询和聚合。
高性能：ClickHouse以其闪电般快速的查询性能而闻名，尤其是对于分析工作负载。它可以高效处理大量数据和复杂查询。
分布式架构：ClickHouse支持分布式架构，允许通过向集群添加更多服务器来实现水平扩展。这使其适用于处理大数据工作负载。
SQL支持：ClickHouse使用类似SQL的查询语言，这使得对熟悉SQL的用户来说更易于使用。它支持各种SQL操作，包括过滤、聚合和连接。
数据压缩：ClickHouse提供各种数据压缩技术，以减少存储空间并提高查询性能。它可以在不同级别进行数据压缩，如块级和列级压缩。
内置复制：ClickHouse提供数据复制功能，以确保高可用性和容错性。您可以配置跨多个服务器的数据复制以提高冗余性。
集成：ClickHouse可以与各种数据摄入和可视化工具集成。它支持常见的数据格式，如JSON、CSV和Parquet，使其适用于数据集成。
开源：ClickHouse是开源的，拥有活跃的开发人员和用户社区。它在需要快速分析处理的行业中广泛使用，如电子商务、金融和日志分析。
可扩展性：ClickHouse允许您使用多种编程语言编写自定义函数和用户定义的聚合函数，以满足特定的用例需求。
数据耐久性：ClickHouse设计确保在确认提交之前将数据写入磁盘，以确保在发生故障时不会丢失数据。

总的来说，ClickHouse是一个强大的数据库系统，特别适用于分析工作负载，尤其是处理大量数据和复杂查询的情况。其性能和可扩展性使其成为需要实时分析和数据驱动见解的组织的流行选择。

ClickHouse与go链接

要在Go中连接到ClickHouse数据库，您可以使用适用于Go的ClickHouse客户端库。一个常用的Go库是”ClickHouse-Go”，它允许您与ClickHouse建立连接并执行查询。以下是连接到ClickHouse数据库的一般步骤：

安装ClickHouse-Go库：使用Go的包管理工具（如go get）安装ClickHouse-Go库。您可以运行以下命令来安装它：
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go get github.com/kshvakov/clickhouse

导入库：在Go代码中导入ClickHouse-Go库：

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import (
    "github.com/kshvakov/clickhouse"
)

建立连接：创建与ClickHouse数据库的连接。您需要提供数据库的连接信息，如主机、端口、用户名和密码：

conn, err := clickhouse.Open("tcp://clickhouse-server:9000?username=user&password=pass")
if err != nil {
    // 处理连接错误
}
defer conn.Close()

执行查询：使用连接对象执行查询。例如：

query := "SELECT name, age FROM mytable WHERE age > ?"
scanner := conn.Query(query, 25)
defer scanner.Close()

for scanner.Next() {
    var name string
    var age int
    if err := scanner.Scan(&name, &age); err != nil {
        // 处理扫描错误
    }
    // 处理结果
}

if err := scanner.Err(); err != nil {
    // 处理查询错误
}

这只是一个简单的示例，实际上，您可以根据您的需求执行更复杂的查询操作。确保替换连接字符串、查询和结果扫描的示例代码中的参数以适应您的ClickHouse数据库配置和数据模型。还要注意处理潜在的错误以确保代码的稳定性。

请记住，在实际应用中，应该更加严格地处理错误和数据库连接管理，以确保应用程序的健壮性和安全性。

ClickHouse的增删改查

ClickHouse是一个分析型数据库，其主要优势在于处理大量数据的高性能查询。虽然它支持更新操作（插入、更新、删除），但不如传统的事务性数据库那样强大，因为主要专注于读取和分析操作。以下是ClickHouse中的一些基本增删改查操作：

插入数据：
- 使用INSERT语句将新数据插入到表中。ClickHouse支持批量插入，因此您可以一次插入多行数据以提高性能。
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INSERT INTO mytable (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2');
更新数据：
- 使用UPDATE语句更新现有数据。请注意，ClickHouse的更新操作通常更适用于批量更新，而不是单行更新，因为它们涉及更多的数据重写。
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UPDATE mytable SET column1 = 'new_value' WHERE some_condition;
删除数据：
- 使用DELETE语句删除数据。与更新操作一样，ClickHouse中的删除操作通常更适用于批量删除。
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DELETE FROM mytable WHERE some_condition;
查询数据：
- 使用SELECT语句从表中检索数据。ClickHouse支持复杂的查询，包括过滤、分组、排序和聚合。
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SELECT column1, column2 FROM mytable WHERE some_condition;