6億數據秒級查詢,ClickHouse太快了!

本文記錄一下測試結果,有做超大數據量分析技術選型需求的朋友可以參考下。

服務器信息

如下:

CPU:Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz
內存:32G
系統:CentOS 7.6
Linux 內核版本:3.10.0
磁盤類型:機械硬盤
文件系統:ext4
Clickhouse 信息

如下:

部署方式:單機部署

版本:20.8.11.17

測試情況

測試數據和測試方法來自 Clickshouse 官方的 Star Schema Benchmark:

https://clickhouse.tech/docs/en/getting-started/example-datasets/star-schema/

按照官方指導造出了測試數據之後,先看一下數據量和空間佔用情況。

①數據量和空間佔用

如下圖:

可以看到 Clickhouse 的壓縮率很高,壓縮率都在 50 以上,基本可以達到 70 左右。

數據體積的減小可以非常有效的減少磁盤空間佔用、提高 I/O 性能,這對整體查詢性能的提升非常有效。

supplier、customer、part、lineorder 爲一個簡單的「供應商-客戶-訂單-地區」的星型模型。

lineorder_flat 爲根據這個星型模型數據關係合併的大寬表,所有分析都直接在這張大寬表中執行,減少不必要的表關聯,符合我們實際工作中的分析建表邏輯。

以下性能測試的所有分析 SQL 都在這張大寬表中運行,未進行表關聯查詢。

查詢性能測試詳情

①Query 1.1

SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE (toYear(LO_ORDERDATE) = 1993) AND ((LO_DISCOUNT >= 1) AND (LO_DISCOUNT <= 3)) AND (LO_QUANTITY < 25)

┌────────revenue─┐
│ 44652567249651 │
└────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.242 sec. Processed 91.01 million rows, 728.06 MB (375.91 million rows/s., 3.01 GB/s.)

掃描行數:91,010,000,大約 9100 萬
耗時(秒):0.242。
查詢列數:2。
結果行數:1。

②Query 1.2

SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE (toYYYYMM(LO_ORDERDATE) = 199401) AND ((LO_DISCOUNT >= 4) AND (LO_DISCOUNT <= 6)) AND ((LO_QUANTITY >= 26) AND (LO_QUANTITY <= 35))

┌───────revenue─┐
│ 9624332170119 │
└───────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.040 sec. Processed 7.75 million rows, 61.96 MB (191.44 million rows/s., 1.53 GB/s.)

掃描行數:7,750,000,775 萬。
耗時(秒):0.040。
查詢列數:2。
返回行數:1。

③Query 2.1

SELECT 
    sum(LO_REVENUE),
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
    P_BRAND
FROM lineorder_flat
WHERE (P_CATEGORY = 'MFGR#12') AND (S_REGION = 'AMERICA')
GROUP BY 
    year,
    P_BRAND
ORDER BY 
    year ASC,
    P_BRAND ASC

┌─sum(LO_REVENUE)─┬─year─┬─P_BRAND───┐
│     644200056181992 │ MFGR#121  │
│     633893460961992 │ MFGR#1210 │
│     ........... │ .... │ ..........│
│     396798929151998 │ MFGR#128  │
│     353005130831998 │ MFGR#129  │
└─────────────────┴──────┴───────────┘

280 rows in set. Elapsed: 8.558 sec. Processed 600.04 million rows, 6.20 GB (70.11 million rows/s., 725.04 MB/s.)

掃描行數:600,040,000,大約 6 億。
耗時(秒):8.558。
查詢列數:3。
結果行數:280。

④Query 2.2

SELECT 
    sum(LO_REVENUE),
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
    P_BRAND
FROM lineorder_flat
WHERE ((P_BRAND >= 'MFGR#2221') AND (P_BRAND <= 'MFGR#2228')) AND (S_REGION = 'ASIA')
GROUP BY 
    year,
    P_BRAND
ORDER BY 
    year ASC,
    P_BRAND ASC

┌─sum(LO_REVENUE)─┬─year─┬─P_BRAND───┐
│     664503494381992 │ MFGR#2221 │
│     654232643121992 │ MFGR#2222 │
│     ........... │ .... │ ......... │
│     399075452391998 │ MFGR#2227 │
│     406542018401998 │ MFGR#2228 │
└─────────────────┴──────┴───────────┘

56 rows in set. Elapsed: 1.242 sec. Processed 600.04 million rows, 5.60 GB (482.97 million rows/s., 4.51 GB/s.)

掃描行數:600,040,000,大約 6 億。
耗時(秒):1.242。
查詢列數:3。
結果行數:56。

⑤Query 3.1

SELECT 
    C_NATION,
    S_NATION,
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
    sum(LO_REVENUE) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE (C_REGION = 'ASIA') AND (S_REGION = 'ASIA') AND (year >= 1992) AND (year <= 1997)
GROUP BY 
    C_NATION,
    S_NATION,
    year
ORDER BY 
    year ASC,
    revenue DESC

┌─C_NATION──┬─S_NATION──┬─year─┬──────revenue─┐
│ INDIA     │ INDIA     │ 1992537778456208 │
│ INDONESIA │ INDIA     │ 1992536684093041 │
│ .....     │ .......   │ .... │ ............ │
│ CHINA     │ CHINA     │ 1997525562838002 │
│ JAPAN     │ VIETNAM   │ 1997525495763677 │
└───────────┴───────────┴──────┴──────────────┘

150 rows in set. Elapsed: 3.533 sec. Processed 546.67 million rows, 5.48 GB (154.72 million rows/s., 1.55 GB/s.)

掃描行數:546,670,000,大約 5 億 4 千多萬。
耗時(秒):3.533。
查詢列數:4。
結果行數:150。

⑥Query 3.2

SELECT 
    C_CITY,
    S_CITY,
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
    sum(LO_REVENUE) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE (C_NATION = 'UNITED STATES') AND (S_NATION = 'UNITED STATES') AND (year >= 1992) AND (year <= 1997)
GROUP BY 
    C_CITY,
    S_CITY,
    year
ORDER BY 
    year ASC,
    revenue DESC

┌─C_CITY─────┬─S_CITY─────┬─year─┬────revenue─┐
│ UNITED ST6 │ UNITED ST6 │ 19925694246807 │
│ UNITED ST0 │ UNITED ST0 │ 19925676049026 │
│ .......... │ .......... │ .... │ .......... │
│ UNITED ST9 │ UNITED ST9 │ 19974836163349 │
│ UNITED ST9 │ UNITED ST5 │ 19974769919410 │
└────────────┴────────────┴──────┴────────────┘

600 rows in set. Elapsed: 1.000 sec. Processed 546.67 million rows, 5.56 GB (546.59 million rows/s., 5.56 GB/s.)

掃描行數:546,670,000,大約 5 億 4 千多萬。
耗時(秒):1.00。
查詢列數:4。
結果行數:600。

⑦Query 4.1

SELECT 
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
    C_NATION,
    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
FROM lineorder_flat
WHERE (C_REGION = 'AMERICA') AND (S_REGION = 'AMERICA') AND ((P_MFGR = 'MFGR#1') OR (P_MFGR = 'MFGR#2'))
GROUP BY 
    year,
    C_NATION
ORDER BY 
    year ASC,
    C_NATION ASC

┌─year─┬─C_NATION──────┬────────profit─┐
│ 1992 │ ARGENTINA     │ 1041983042066 │
│ 1992 │ BRAZIL        │ 1031193572794 │
│ .... │ .................. │
│ 1998 │ PERU          │  603980044827 │
│ 1998 │ UNITED STATES │  605069471323 │
└──────┴───────────────┴───────────────┘

35 rows in set. Elapsed: 5.066 sec. Processed 600.04 million rows, 8.41 GB (118.43 million rows/s., 1.66 GB/s.)

掃描行數:600,040,000,大約 6 億。
耗時(秒):5.066。
查詢列數:4。
結果行數:35。

⑧Query 4.2

SELECT 
    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
    S_NATION,
    P_CATEGORY,
    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
FROM lineorder_flat
WHERE (C_REGION = 'AMERICA') AND (S_REGION = 'AMERICA') AND ((year = 1997) OR (year = 1998)) AND ((P_MFGR = 'MFGR#1') OR (P_MFGR = 'MFGR#2'))
GROUP BY 
    year,
    S_NATION,
    P_CATEGORY
ORDER BY 
    year ASC,
    S_NATION ASC,
    P_CATEGORY ASC

┌─year─┬─S_NATION──────┬─P_CATEGORY─┬───────profit─┐
│ 1997 │ ARGENTINA     │ MFGR#11    │ 102369950215 │
│ 1997 │ ARGENTINA     │ MFGR#12    │ 103052774082 │
│ .... │ ................    │ ............ │
│ 1998 │ UNITED STATES │ MFGR#24    │  60779388345 │
│ 1998 │ UNITED STATES │ MFGR#25    │  60042710566 │
└──────┴───────────────┴────────────┴──────────────┘

100 rows in set. Elapsed: 0.826 sec. Processed 144.42 million rows, 2.17 GB (174.78 million rows/s., 2.63 GB/s.)

掃描行數:144,420,000,大約 1 億 4 千多萬。
耗時(秒):0.826。
查詢列數:4。
結果行數:100。

性能測試結果彙總

如下圖:

在當前軟硬件環境下,掃描 6 億多行數據,常見的分析語句首次運行最慢在 8 秒左右能返回結果。

相同的分析邏輯更換條件再次查詢的時候效率有明顯的提升,可以縮短到 1 秒左右。

如果只是簡單的列查詢沒有加減乘除、聚合等邏輯,掃描全表 6 億多行數據首次查詢基本可以在 2 秒內執行完成。

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章