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前言
我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志，流水等不需要修改的数据，像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右，在这些不是非常重要的数据上耗太多时间我个人是觉得有点浪费（但毕竟还是要的嘛），直到我到了新公司才重新拾起了对Clickhouse的学习，下面主要介绍下安装以及下篇会介绍一些简单的用法。
一、ClickHouse简介 文档地址
CH是由俄罗斯“熊哥”开源的一套用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，它通过针对性的设计，力图解决海量多维度数据的查询性能问题。小白程序员轻松上手，安装和操作就像mysql一样简单。
适用于：
- 大多数是读请求
- 每次写入大于1000行的数据（不适用于单条插入）
- 不修改已添加的数据
- 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列
- 宽表，即每个表包含着大量的列
- 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少)
- 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒
- 列中的数据相对较小： 数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
- 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）
- 事务不是必须的
- 对数据一致性要求低
- 每一个查询除了一个大表外都很小
- 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中
应用场景
公交轨迹（我自己的应用场景）
消费转账流水
日志记录
天气数据
......
二、ClickHouse安装
安装方式有多种（暂未支持windows上安装），官方文档上介绍的安装方式感觉有点复杂，下面介绍一种较为简单的安装方式，通过rpm安装包进行安装，git地址：点击跳转
系统环境：CentOS 7.5
1、下载包需要curl支持，当前系统没有的话需要先通过yum安装一下
sudo yum install -y curl
2、下载安装脚本
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash
3、检查clickhouse安装包全不全
sudo yum list 'clickhouse*'
Available Packages
clickhouse-client.x86_64 18.1.0-1.el7 Altinity_clickhouse
clickhouse-common-static.x86_64 18.1.0-1.el7 Altinity_clickhouse
clickhouse-compressor.x86_64 1.1.54336-3.el7 Altinity_clickhouse
clickhouse-debuginfo.x86_64 18.1.0-1.el7 Altinity_clickhouse
clickhouse-mysql.noarch 0.0.20180319-1 Altinity_clickhouse
clickhouse-server.x86_64 18.1.0-1.el7 Altinity_clickhouse
clickhouse-server-common.x86_64 18.1.0-1.el7 Altinity_clickhouse
clickhouse-test.x86_64 18.1.0-1.el7 Altinity_clickhouse
4、检查没问题的话开始安装服务端和客户端
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
5、检查安装后的包全不全
sudo yum list installed 'clickhouse*'
Installed Packages
clickhouse-client.x86_64 18.1.0-1.el7 @Altinity_clickhouse
clickhouse-common-static.x86_64 18.1.0-1.el7 @Altinity_clickhouse
clickhouse-server.x86_64 18.1.0-1.el7 @Altinity_clickhouse
clickhouse-server-common.x86_64 18.1.0-1.el7 @Altinity_clickhouse
6、安装成功后首先运行服务端，默认会使用config.xml作为配置文件，也可以通过--config=xxx来指定配置文件
sudo service clickhouse-server start
7、客户端运行,这里的命令啥的和mysql很像，一些命令语法都是差不多的，下面简单试下
clickhouse-client
localhost :) show databases
SHOW DATABASES
┌─name────┐
│ default │
│ system │
└─────────┘
2 rows in set. Elapsed: 0.030 sec.
这时服务端会有响应信息
ClickHouse client version 18.1.0.
Connecting to localhost:9000 as user default.
Connected to ClickHouse server version 18.1.54396.
:)
三、可视化界面安装，官方文档有介绍很多种工具，这里介绍Tabix
上面介绍的操作方式都是在linux上进行操作的，结果什么都需要通过终端进行查看，很不方便，好在有第三方可视化Web界面工具Tabix
Tabix使用安装非常方便，有本地安装和无安装两种方式
1、无安装方式最简单，直接打开官方提供的地址：点击跳转
在上面输入你Clickhouse运行的地址、端口、登录名、密码等信息就好了。
2、本地安装方式
本地需要web服务器，所以先安装一个nginx，具体安装不再细说，网上资料有很多，nginx配置
server {
listen 80;
server_name ui.tabix.io;
charset utf-8;
root /var/www/tabix.ui/build;
location / {
if (!-f $request_filename) {
rewrite ^(.*)$ /index.html last;
}
index index.html index.htm;
}
}
然后下载最新的安装文件：点击跳转，并且解压将build文件夹拷贝到nginx对应的目录下，然后浏览运行看下效果，具体登录操作和上面一样。
四、扩充
集群的安装可参考这篇文章：点击跳转
使用Prometheus进行系统的监控
使用Grafana监控数据库的性能
下一篇将介绍数据操作的一些类库
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