在web應用中，當數據量非常大時，即使MySQL的存儲能夠滿足，但性能一般也會比較差。此時，可以考慮使用ClickHouse存儲歷史數據，在Mysql存儲最近熱點數據的方式，來優化和提升查詢性能。ClickHouse的設計初衷就是為了解決大規模數據分析場景下的性能問題，特別是在處理OLAP（聯機分析處理）任務時表現優異。
但是，通常不推薦直接使用Clickhouse作為數據庫使用，雖然Clickhouse查詢大數量時表現優秀，但其本身不支持事務，不具備Innodb鎖等機制。Clickhouse其主要作用是優化海量數據的查詢問題，所以結合Mysql做冷熱數據分離的方式更推薦。海量的冷數據存儲在Clickhouse中，最近的熱點數據存儲在Mysql中。
1、ClickHouse vs MySQL在大數據量場景下的對比
ClickHouse更適合處理海量數據的分析查詢，而MySQL更擅長事務處理和頻繁的數據修改。
2、具體思路
（1）、數據遷移
- 如果你的業務已經運行在MySQL上，但發現查詢性能瓶頸，可以將部分數據遷移到ClickHouse中。
- 通常的做法是將需要頻繁分析的歷史數據或日志數據導入到ClickHouse，而MySQL繼續負責事務處理。
- 遷移工具：
- 可以通過ETL工具（如Apache NiFi、DataX等）將數據從MySQL導出并導入到ClickHouse。
- 或者直接使用ClickHouse的INSERT INTO … SELECT …語句從MySQL中抽取數據。
（2）、數據分層架構
- MySQL作為主數據庫：用于存儲在線交易數據，支持高頻的增刪改操作。
- ClickHouse作為分析引擎：定期從MySQL同步數據，或者通過日志（如Binlog）實時訂閱MySQL的變化數據，加載到ClickHouse中進行分析。
- 這種架構既能保證事務處理的靈活性，又能充分發揮ClickHouse在分析查詢上的優勢。
（3）、查詢分離
- 將復雜的分析查詢從MySQL轉移到ClickHouse。例如：
- 如果你需要統計過去一年的用戶行為數據，并按月進行匯總分析，這種查詢可能會讓MySQL不堪重負。
- 而在ClickHouse中，這類查詢可以在秒級甚至毫秒級完成。
（4）、數據壓縮與列式存儲
- ClickHouse的列式存儲和高效壓縮算法能夠顯著減少存儲空間占用，同時提高查詢性能。
- 對于大規模數據集，存儲成本和I/O開銷往往是性能瓶頸的重要因素，ClickHouse在這方面具有明顯優勢。
3、具體案例
- 場景：電商網站的日志分析
- 問題：電商平臺每天產生大量的用戶訪問日志和訂單數據，存儲在MySQL中。隨著時間推移，數據量達到TB級別，查詢變得越來越慢。
- 解決方案：
（1）、將歷史日志數據從MySQL導出到ClickHouse。
（2）、在ClickHouse中創建表，并使用MergeTree引擎進行存儲。
（3）、定期將MySQL中的增量數據同步到ClickHouse。
（4）、使用ClickHouse執行復雜的分析查詢，例如：
sql示例：
SELECT toDate(event_time) AS event_date, COUNT(*) AS event_countFROM user_logsWHERE event_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'GROUP BY event_date;
這類查詢在ClickHouse中通常只需幾秒鐘即可完成。
4、性能對比
場景：5000萬條日志數據查詢
優化效果：
- 查詢速度提升：200倍以上（從分鐘級到秒級）。
- 存儲成本降低：壓縮率高達 17倍（10GB → 600MB）。
可以看到，相同的數據放到Mysql和ClickHouse中，占用的內存節省了90%多，查詢的速度也是非常高效的。
5、注意事項
盡管ClickHouse在處理大數據量方面表現出色，但也需要注意以下幾點：
（1）、不適合頻繁更新：
- ClickHouse不擅長頻繁的單行更新或刪除操作。如果你的業務需要頻繁修改數據，可能需要結合其他工具（如Kafka）來實現增量更新。
（2）、學習曲線：
- ClickHouse的功能和優化方式與傳統的關系型數據庫有很大不同，團隊可能需要時間熟悉其特性和最佳實踐。
（3）、數據一致性：
- ClickHouse本身不提供強一致性保證，因此在需要高一致性的場景下，仍需依賴MySQL或其他事務型數據庫。
（4）、硬件需求：
- ClickHouse對硬件資源（尤其是內存和CPU）要求較高，尤其是在分布式部署時。
6、數據遷移步驟
（1）、數據遷移
步驟 1：定義歷史數據范圍
- 時間字段：確保 MySQL 表中存在時間字段（如 create_time 或 update_time），用于劃分歷史數據和近期數據。
- 遷移條件：例如，將三個月之前 create_time < ‘2025-01-12’ 的數據遷移到 ClickHouse。
步驟 2：遷移歷史數據
-
工具選擇：
- 全量遷移：使用 mysqldump或mydumper導出歷史數據，通過clickhouse-client導入。
- 增量遷移（可選）：使用 Canal、Debezium 或 TapData 實時捕獲 MySQL 的 Binlog，過濾歷史數據并同步到 ClickHouse。
-
遷移示例：
– 在 MySQL 中導出歷史數據（示例）
mysqldump -u user -p --where="create_time < '2025-01-12'" dbname table_name > history_data.sql
– 轉換為 CSV 格式（如通過腳本或工具）
– 導入到 ClickHouse
clickhouse-client --query="INSERT INTO clickhouse_table FORMAT CSV" < history_data.csv
步驟 3：清理MySQL中的歷史數據
- 分區表優化：在 MySQL 中按時間分區，刪除舊分區以釋放空間（參考知識庫[9]）。
– 創建分區表（示例）
ALTER TABLE mysql_table PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) (PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-01-01')),PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2026-01-01')));
– 刪除舊分區
ALTER TABLE mysql_table DROP PARTITION p2024;
（2）、查詢路由實現
方案 1：應用層路由
- 邏輯判斷：在應用代碼中根據時間條件決定查詢 MySQL 或 ClickHouse。
python示例：
def query_data(start_time, end_time):if end_time < '2025-01-12': // 三個月之前查詢 ClickHousereturn clickhouse_query(...)elif start_time > '2025-01-12': // 三個月之內查詢 MySQLreturn mysql_query(...)else:合并查詢（如需跨時間范圍）return merge(mysql_query(...), clickhouse_query(...))
方案 2：中間件路由
- 使用代理工具：如 ProxySQL 或自定義 SQL 路由服務，根據查詢條件動態轉發請求。
- 示例規則：
- 若查詢條件中 create_time < ‘2025-01-12’，則路由到 ClickHouse。
- 否則路由到 MySQL。
7、總結建議
當MySQL在大數據量場景下性能不足時，ClickHouse是一個非常優秀的解決方案，特別是在需要高性能分析查詢的場景中。通過合理的數據分層架構和查詢分離策略，可以充分利用ClickHouse的優勢，同時保留MySQL在事務處理上的靈活性。
不過，ClickHouse并非萬能藥。它最適合的是只讀或批量寫入的大數據分析場景。在引入ClickHouse之前，建議充分評估業務需求，并制定清晰的數據遷移和查詢優化策略。
逆風翻盤，Dare To Be！！！
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