mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-06 15:42:39 +00:00
20 lines
4.8 KiB
Markdown
20 lines
4.8 KiB
Markdown
|
---
|
|||
|
|
title: Можно ли использовать ClickHouse для хранения данных вида "ключ-значение"?
|
|||
|
|
toc_hidden: true
|
|||
|
|
toc_priority: 101
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Можно ли использовать ClickHouse для хранения данных вида "ключ-значение"? {#can-i-use-clickhouse-as-a-key-value-storage}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Если отвечать коротко, то **"нет"**. Операции над данными вида "ключ-значение" занимают одну из верхних позиций в списке ситуаций, когда категорически **не стоит**{.text-danger} использовать ClickHouse. Это [OLAP](../../faq/general/olap.md) СУБД, в то время как есть много специализированных СУБД для данных вида "ключ-значение".
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Тем не менее, в некоторых ситуациях имеет смысл использовать ClickHouse для запросов над данными вида "ключ-значение". Чаще всего это относится к системам с относительно невысокой нагрузкой, в которых основной объем операций относится к аналитической обработке данных и отлично подходит для ClickHouse. Однако в них есть некий второстепенный процесс, в котором нужно обрабатывать данные вида "ключ-значение", при этом процесс не требует слишком высокой производительности и не имеет строгих ограничений по задержкам выполнения запросов. Если у вас нет ограничений по бюджету, вы можете использовать для таких операций вспомогательную базу данных "ключ-значение", но это увеличит расходы на обслуживание еще одной СУБД (мониторинг, бэкапы и т.д.).
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Если вы все же решите не следовать рекомендациям и использовать ClickHouse для работы с данными вида "ключ-значение", вот несколько советов:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- Главная причина, по которой точечный запрос в ClickHouse становится ресурсозатратным — это разреженный индекс для первичного ключа в [таблице семейства MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md). Этот индекс не может обращаться напрямую к каждой строке данных, вместо этого он обращается к каждой N-ой строке, а затем сканирует соседние строки вплоть до указанной, обрабатывая по пути лишние данные. При обработке данных вида "ключ-значение" может быть полезно уменьшить значение N при помощи настройки `index_granularity`.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- ClickHouse хранит столбцы в отдельных файлах, поэтому чтобы собрать одну полную строку, ему приходится обрабатывать все эти файлы. Их количество растет линейно в зависимости от количества столбцов, поэтому при обработке данных вида "ключ-значение" стоит избегать использования множества столбцов и поместить все нужные данные в один столбец с типом `String` в формате JSON, Protobuf или другом подходящем формате.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- Подумайте об использовании табличного движка [Join](../../engines/table-engines/special/join.md) вместо обычных таблиц `MergeTree` и функции [joinGet](../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) для получения данных. В этом случае производительность выполнения запросов может быть выше, но могут появиться проблемы с надежностью и удобством. Пример такого использования описан [здесь](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql#L49-L51).
|