В предишните ни статии разгледахме векторното търсене с pgvector в PostgreSQL и предизвикателствата при асинхронната работа с множество бази данни в Python. Днес ще се потопим в увлекателния свят на базите данни, ориентирани към колони (column-oriented databases), и по-специално ClickHouse. Ще видим как този иновативен подход за съхранение на данни може драстично да ускори OLAP (online analytical processing) заявки и да отключи нови възможности за обработка на големи данни. Нека започваме!
Какво са бази данни, ориентирани към колони?
В традиционните бази данни, ориентирани към редове (row-oriented databases), като PostgreSQL и MySQL, данните се съхраняват последователно ред по ред. Това означава, че всички колони на даден ред се записват заедно на диска. Този подход е ефективен за OLTP (online transaction processing) работни натоварвания, където типичните заявки извличат цели редове по първичен ключ.
От друга страна, при базите данни, ориентирани към колони, данните се съхраняват последователно колона по колона. Всяка колона се записва отделно на диска, често с допълнителна компресия. Този подход е оптимизиран за OLAP работни натоварвания, където заявките обикновено обхващат малък брой колони, но много редове.
Ето някои ключови предимства на базите данни, ориентирани към колони:
- Ефективност на четенето: При OLAP заявки, които агрегират или анализират подмножество от колони, четенето само на необходимите колони значително намалява дисковия I/O и подобрява производителността.
- Висока компресия: Тъй като еднотипните данни (напр. цели числа или низове) се съхраняват заедно, те се компресират много по-ефективно, отколкото при смесено съхранение. Това намалява общия размер на данните и подобрява използването на кеш паметта.
- Векторизирано изпълнение на заявки: Данните, съхранявани последователно по колони, позволяват ефективна обработка с векторни процесорни инструкции (SIMD). Това може значително да ускори операции като филтриране, агрегиране и съединения.
- Линейна мащабируемост: Базите данни, ориентирани към колони, често поддържат линейно хоризонтално мащабиране чрез добавяне на повече сървъри към клъстер. Това позволява безпроблемно обработване на растящи обеми от данни.
Въведение в ClickHouse
ClickHouse е open-source база данни, ориентирана към колони, разработена от Яндекс за анализ на големи данни в реално време. Тя комбинира иновативен модел на съхранение, ефективни алгоритми за компресия и паралелно изпълнение на заявки, за да постигне забележителна скорост и мащабируемост.
Някои отличителни характеристики на ClickHouse:
- Бързина: ClickHouse може да обработва милиарди редове и терабайти данни на секунда на обикновен сървърен хардуер.
- Мащабируемост: ClickHouse поддържа разпределени заявки върху клъстер от сървъри, позволявайки почти линейно мащабиране с броя на възлите.
- SQL съвместимост: ClickHouse предлага богат SQL диалект, който поддържа стандартни OLAP операции като филтриране, агрегиране, сортиране и съединения.
- Вградена репликация и шардинг: ClickHouse има вградена поддръжка за многомастерна асинхронна репликация и автоматичен шардинг на данните върху клъстер.
- Интеграция с други инструменти: ClickHouse се интегрира добре с инструменти за голямо данни като Kafka, Hadoop, Spark и Grafana.
Тези характеристики правят ClickHouse мощен инструмент за широк спектър от OLAP случаи на използване като анализ на уеб логове, телеметрия, временни редове, бизнес разузнаване и много други.
ClickHouse в действие
Нека видим как можем да използваме ClickHouse за ефективно съхраняване и заявки върху голямо количество данни. Ще моделираме прост сценарий за анализ на журналите на уеб сървър.
Първо, инсталираме ClickHouse (следвайте инструкциите за вашата операционна система от официалната документация: https://clickhouse.com/docs/en/install).
След това създаваме проста таблица за съхранение на записите:
CREATE TABLE web_logs (
timestamp DateTime,
ip_address IPv4,
user_agent String,
url String,
status_code UInt16
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY timestamp;
Тук използваме MergeTree – основният табличен енджин на ClickHouse, който поддържа съхранение, ориентирано към колони, и бързи вмъквания и четения. Клаузата ORDER BY определя колоната, използвана за сортиране на данните на диска.
Сега можем да вмъкнем някои примерни данни:
INSERT INTO web_logs (timestamp, ip_address, user_agent, url, status_code)
VALUES
('2023-05-01 10:00:00', '192.168.0.1', 'Mozilla/5.0', '/index.html', 200),
('2023-05-01 10:00:01', '192.168.0.2', 'Mozilla/5.0', '/about.html', 200),
('2023-05-01 10:00:02', '192.168.0.1', 'Mozilla/5.0', '/contacts.html', 404);
След това можем да изпълним някои типични OLAP заявки. Например, да намерим топ 10-те най-посещавани URL адреси:
SELECT url, count(*) AS visits
FROM web_logs
GROUP BY url
ORDER BY visits DESC
LIMIT 10;
Или да изчислим броя на неуспешните заявки (status_code >= 400) по IP адрес:
SELECT ip_address, count(*) AS errors
FROM web_logs
WHERE status_code >= 400
GROUP BY ip_address
ORDER BY errors DESC;
ClickHouse ще изпълни тези заявки изключително ефективно, дори с милиони редове, благодарение на съхранението в колони, компресията и векторизираното изпълнение.
Интегриране на ClickHouse с Python
За да използваме ClickHouse от Python приложения, можем да използваме официалния clickhouse-driver:
# Install ClickHouse driver
pip install clickhouse-driver
Ето пример как да се свържем към ClickHouse сървър и да изпълним заявка:
from clickhouse_driver import Client
client = Client('localhost')
result = client.execute('SELECT COUNT(*) FROM web_logs')
print(result) # [(42,)]
За по-сложни случаи на използване, където необходимо да вкарваме и заявяваме големи партиди от данни, можем да използваме инструменти като clickhouse-bulk или да се интегрираме с платформи за поточна обработка като Kafka.
Най-добри практики и съображения
Докато ClickHouse е невероятно мощен за OLAP работни натоварвания, има някои важни неща, които трябва да имате предвид:
- ClickHouse не е предназначен за OLTP работни натоварвания с много единични актуализации или транзакции с много записи. За такива случаи е по-добре да се използва база данни, ориентирана към редове, като PostgreSQL.
- Ефективното моделиране на данните в ClickHouse изисква внимателно обмисляне на схемата на таблицата, ред на колоните, индекси и кодеци за компресия. Малки промени могат да имат голямо въздействие върху производителността.
- ClickHouse не поддържа пълен набор от SQL функции и оператори. Някои сложни заявки може да изискват преформулиране или предварителна обработка на данните.
- Управлението на ClickHouse клъстер, включително репликацията, шардинга и обновяванията на схемата, изисква внимателно планиране и наблюдение.
Въпреки тези съображения, ClickHouse е изключително ценен инструмент в арсенала на всеки инженер по данни или анализатор, работещ с големи обеми структурирани данни.
Заключение
В тази статия разгледахме базите данни, ориентирани към колони, и по-специално ClickHouse. Видяхме как този иновативен подход за съхранение на данни може драстично да ускори OLAP заявките и да отключи нови възможности за работа с големи данни.
С неговата забележителна скорост, мащабируемост и SQL съвместимост, ClickHouse се превърна в основен инструмент за модерния анализ на големи данни. Дали анализирате журнали, телеметрия, метрики или бизнес данни, ClickHouse може да ви помогне да извлечете ценни прозрения по-бързо от всякога.
Разбира се, ефективното използване на ClickHouse изисква внимателно моделиране на данните, оптимизация на заявките и управление на инфраструктурата. Но с правилните практики и инструменти можете да отприщите пълния потенциал на този мощен инструмент.
Надяваме се, че тази статия е предизвикала интереса ви към базите данни, ориентирани към колони, и ClickHouse в частност. Не се колебайте да експериментирате с него във вашите проекти за големи данни и да видите сами впечатляващите резултати.
В следващите статии ще задълбаем в по-сложни теми като оптимизиране на схеми, разпределени заявки, интеграция с инструменти за стрийминг и machine learning върху ClickHouse.
