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clickhouse数据库和influx数据库介绍

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clickhouse数据库

简介

ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），主要用于实时分析和大规模数据处理。它最初由俄罗斯的 Yandex 开发，用于支撑其网络分析平台，现在已经成为流行的分析型数据库解决方案之一。

特点

列式存储

列式存储（Columnar Storage）是一种将数据按照列进行存储的方式，常用于大数据分析和数据仓库场景。与行式存储（Row Storage）不同，列式存储把同一列的所有数据集中存储在一起，有助于提高数据压缩和查询效率。

假设有一个包含四列的简单表格 Employees，其数据如下：

ID Name Age Department
1 Alice 30 HR
2 Bob 25 Engineering
3 Carol 28 Marketing
4 Dave 35 HR

行式存储（Row Storage）

在行式存储中，数据是按行存储在磁盘上的，每一行数据都完整地存储在一起。例如：

1
2
3
4
[1, Alice, 30, HR]
[2, Bob, 25, Engineering]
[3, Carol, 28, Marketing]
[4, Dave, 35, HR]

这种存储方式的优点是，如果需要检索完整的记录（所有列），则可以快速读取数据。但当只需要查询某些列时，例如只查询 Age 列，行式存储需要扫描所有的行数据，然后提取出 Age 列的值。

列式存储（Columnar Storage）

在列式存储中，数据是按列存储的，每一列的数据都集中存储在一起。例如，上述表格在列式存储中的布局可能是这样的：

1
2
3
4
ID: [1, 2, 3, 4]
Name: [Alice, Bob, Carol, Dave]
Age: [30, 25, 28, 35]
Department: [HR, Engineering, Marketing, HR]

这种方式的优势在于，如果只需要查询某些列（如 Age），可以直接读取存储在磁盘上的这一列的数据，而无需扫描其他列的数据，从而减少了 I/O 操作，提高了查询效率。

列式存储的优点
  1. 查询效率高：
    • 当查询涉及到少数几列的数据时，列式存储可以只读取相关列的数据，减少了不必要的磁盘 I/O。
    • 对于聚合操作（如求和、平均值），由于同一列的数据集中存储，可以使用向量化计算加速处理。
  2. 数据压缩率高：
    • 因为同一列的值类型相同、数据相似度高，更容易进行有效的压缩。例如，Age 列可能使用 RLE（运行长度编码）压缩，Department 列可以使用字典编码压缩。
  3. 适合大数据分析：
    • 在数据仓库和 OLAP（联机分析处理）场景中，通常会执行大量的聚合查询和扫描操作，列式存储的高查询效率特别适用。
列式存储的缺点
  1. 不适合频繁的写操作：
    • 对数据的更新或插入操作会影响多个列的数据，因此性能不如行式存储。
    • 在需要频繁增删改数据的场景中，列式存储的写性能不佳。
  2. 不适合事务性操作：
    • 列式存储缺乏复杂事务的支持，适合数据分析和读操作频繁的场景，但不适合高频事务处理（如金融交易系统）。

实时数据分析

支持对实时数据进行写入和查询，适合用于需要高频次数据更新和快速响应的数据分析场景。

分布式架构

支持分布式部署，能够处理 PB 级数据的分布式存储和计算。可以通过分布式表的概念，将数据分布到多个节点上，支持水平扩展。

内置数据压缩

ClickHouse 提供了多种数据压缩算法，例如 LZ4、ZSTD 和 Delta 编码等，以减少存储占用，提高磁盘 I/O 性能。

应用场景

  1. 数据分析和报表：适用于 OLAP（联机分析处理）场景，能够高效地进行聚合查询和数据报表生成。
  2. 日志和监控数据处理：ClickHouse 非常适合处理时间序列数据，如应用日志、系统监控、用户行为追踪等。
  3. 广告和营销分析：由于支持实时数据分析，ClickHouse 常用于广告和营销领域的点击率分析、用户行为分析等。
  4. 物联网（IoT）数据处理：ClickHouse 可以高效处理来自物联网设备的海量数据。

缺点

  1. 不适用于 OLTP 场景：ClickHouse 不支持复杂事务和高频事务操作，主要面向数据分析和读多写少的场景。
  2. 数据更新的限制：ClickHouse 对数据的更新和删除支持较为有限，更适合追加数据的使用模式。
  3. 学习曲线：尽管支持 SQL，某些高级特性和配置仍然需要学习和适应。

influx数据库

简介

InfluxDB 是一个开源的时序数据库（Time Series Database, TSDB），专门为高性能的查询和存储大量时间序列数据而设计，特别适用于监控、物联网（IoT）、应用程序性能监控和实时分析等领域。

特点

时间序列数据存储

InfluxDB 专门优化了对时间序列数据的处理，即包含时间戳的数据点。每个数据点由时间戳、字段（字段键和值对）、标签（标签键和值对）组成。时间序列数据通常在固定时间间隔内生成，如传感器读数、服务器性能指标等。

无模式（Schema-free）设计

不像传统的关系型数据库需要定义表结构，InfluxDB 允许灵活的数据写入，适应动态变化的数据模型。这种无模式的设计非常适合数据字段和标签频繁变化的场景。

高效的数据压缩和存储

InfluxDB 对时间序列数据进行了压缩和高效存储，减少了存储空间的占用。

支持不同的时间粒度的数据保留策略（Retention Policy），可以配置数据在数据库中的生命周期。

应用场景

  • 监控和报警：监控服务器、网络设备的性能指标，如 CPU 使用率、内存使用情况等。
  • 物联网（IoT）数据处理：收集传感器数据，如温度、湿度、GPS 位置等，并进行实时分析。
  • 应用性能监控（APM）：跟踪应用程序的性能指标、用户行为数据等。
  • 金融和业务数据分析：处理股票行情、市场数据等时间序列数据。

缺点

  • 对于非时间序列数据的处理并不适合。
  • InfluxDB 的持久性和数据一致性在集群模式下较为复杂，需要仔细配置。

InfluxDB 因其高性能、灵活性和时序数据的优化处理而广受欢迎，是处理时间序列数据的首选解决方案之一。