一、概述

ClickHouse是一款由俄羅斯公司Yandex開發的開源列式數據庫管理系統，以其高性能的分析查詢能力和高壓縮比著稱。供應鏈場景中，數據量大且數據類型復雜，需要高效的數據存儲和快速的查詢性能，ClickHouse在這些方面具有顯著優勢。

二、供應鏈場景中的挑戰

1. 數據量大：供應鏈管理系統需要處理大量的訂單、庫存、運輸等數據。
2. 實時性要求高：需要實時獲取和處理數據，以做出及時決策。
3. 數據復雜：數據類型多樣，包括結構化數據和半結構化數據。
4. 查詢復雜：需要對數據進行復雜的分析和查詢，以支持業務決策。

三、ClickHouse的優勢

1. 高性能查詢：ClickHouse通過列式存儲和向量化執行引擎，實現了高性能的數據讀取和查詢。
2. 高壓縮比：列式存儲方式可以大幅度壓縮數據，提高存儲效率。
3. 實時數據處理：支持實時插入和查詢，滿足供應鏈管理的實時性要求。
4. 靈活的數據建模：支持復雜的數據建模，能夠處理多種類型的數據。

四、ClickHouse在供應鏈場景中的應用

1. 數據建模

在供應鏈管理中，可以將數據按照以下方式建模：

• 訂單表（orders） ：記錄訂單的基本信息，如訂單ID、客戶ID、產品ID、訂單日期、訂單金額等。
• 庫存表（inventory） ：記錄庫存信息，如產品ID、倉庫ID、庫存數量等。
• 運輸表（shipping） ：記錄運輸信息，如運輸ID、訂單ID、運輸狀態、運輸時間等。

CREATE TABLE orders (order_id UInt32,customer_id UInt32,product_id UInt32,order_date Date,order_amount Float32
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY order_id;CREATE TABLE inventory (product_id UInt32,warehouse_id UInt32,quantity UInt32
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (product_id, warehouse_id);CREATE TABLE shipping (shipping_id UInt32,order_id UInt32,shipping_status String,shipping_time DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY shipping_id;

2. 數據插入

使用批量插入操作，提高數據插入效率。

INSERT INTO orders VALUES (1, 101, 1001, '2024-07-01', 500.0),(2, 102, 1002, '2024-07-01', 300.0),(3, 103, 1003, '2024-07-01', 700.0);

3. 數據查詢

常見的查詢操作包括訂單查詢、庫存查詢和運輸狀態查詢。

• 查詢某段時間內的訂單總金額：

SELECT SUM(order_amount) 
FROM orders 
WHERE order_date BETWEEN '2024-07-01' AND '2024-07-31';

• 查詢某產品在各倉庫的庫存情況：

SELECT product_id, warehouse_id, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM inventory
WHERE product_id = 1001
GROUP BY warehouse_id, product_id;

• 查詢某訂單的運輸狀態：

SELECT shipping_status, shipping_time
FROM shipping
WHERE order_id = 1;

4. 數據分析

利用ClickHouse的高性能查詢能力，進行復雜的數據分析，以支持供應鏈優化決策。

• 分析訂單趨勢：

SELECT order_date, COUNT(order_id) AS order_count, SUM(order_amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date;

• 庫存周轉率分析：

SELECT product_id, SUM(quantity) / COUNT(DISTINCT warehouse_id) AS turnover_rate
FROM inventory
GROUP BY product_id;

五、優化實踐

1. 分區表

使用分區表來管理大規模數據，提升查詢效率。

CREATE TABLE orders (order_id UInt32,customer_id UInt32,product_id UInt32,order_date Date,order_amount Float32
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(order_date)
ORDER BY order_id;
?

2. 合理的索引

根據查詢需求設計合理的索引，提高查詢性能。

3. 數據壓縮

使用ClickHouse的壓縮算法，提高存儲效率。

ALTER TABLE orders MODIFY COLUMN order_amount Float32 CODEC(ZSTD);