mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-12-13 09:52:38 +00:00
8623cb232c
* CLICKHOUSE-4063: less manual html @ index.md * CLICKHOUSE-4063: recommend markdown="1" in README.md * CLICKHOUSE-4003: manually purge custom.css for now * CLICKHOUSE-4064: expand <details> before any print (including to pdf) * CLICKHOUSE-3927: rearrange interfaces/formats.md a bit * CLICKHOUSE-3306: add few http headers * Remove copy-paste introduced in #3392 * Hopefully better chinese fonts #3392 * get rid of tabs @ custom.css * Apply comments and patch from #3384 * Add jdbc.md to ToC and some translation, though it still looks badly incomplete * minor punctuation * Add some backlinks to official website from mirrors that just blindly take markdown sources * Do not make fonts extra light * find . -name '*.md' -type f | xargs -I{} perl -pi -e 's//g' {} * find . -name '*.md' -type f | xargs -I{} perl -pi -e 's/ sql/g' {} * Remove outdated stuff from roadmap.md * Not so light font on front page too * Refactor Chinese formats.md to match recent changes in other languages
150 lines
12 KiB
Markdown
150 lines
12 KiB
Markdown
<div dir="rtl" markdown="1">
|
||
|
||
# ClickHouse چیست؟
|
||
|
||
ClickHouse یک مدیریت دیتابیس (DBMS) ستون گرا برای پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) می باشد.
|
||
|
||
|
||
در یک مدیریت دیتابیس ردیف گرا، داده ها به فرم زیر ذخیره سازی می شوند:
|
||
|
||
|
||
| Row | WatchID | JavaEnable | Title | GoodEvent | EventTime |
|
||
| --- | ------------------- | ---------- | ------------------ | --------- | ------------------- |
|
||
| #0 | 5385521489354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016-05-18 05:19:20 |
|
||
| #1 | 5385521490329509958 | 0 | Contact us | 1 | 2016-05-18 08:10:20 |
|
||
| #2 | 5385521489953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016-05-18 07:38:00 |
|
||
| #N | ... | ... | ... | ... | ... |
|
||
|
||
به این صورت، تمام مقادیر مربوط به یک سطر (رکورد) به صورت فیزیکی و در کنار یکدگیر ذخیره سازی می شوند.
|
||
|
||
دیتابیس های MySQL, Postgres و MS SQL Server از انواع دیتابیس های ردیف گرا می باشند.
|
||
{: .grey }
|
||
|
||
در یک دیتابیس ستون گرا، داده ها به شکل زیر ذخیره سازی می شوند:
|
||
|
||
|
||
| Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
|
||
| ----------- | ------------------- | ------------------- | ------------------- | ------------------- |
|
||
| WatchID: | 5385521489354350662 | 5385521490329509958 | 5385521489953706054 | ... |
|
||
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | ... |
|
||
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | ... |
|
||
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | ... |
|
||
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | ... |
|
||
|
||
|
||
این مثال ها تنها نشان می دهند که داده ها منظم شده اند.
|
||
مقادیر ستون های مختلف به صورت جدا، و داده های مربوط به یک ستون در کنار یکدیگر ذخیره می شوند.
|
||
|
||
مثال های از دیتابیس های ستون گرا: Vertica, Paraccel (Actian Matrix, Amazon Redshift), Sybase IQ, Exasol, Infobright, InfiniDB, MonetDB (VectorWise, Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid, kdb+.
|
||
{: .grey }
|
||
|
||
ترتیب های مختلف برای ذخیره سازی داده ها، مناسب سناریو های مختلف هستند. سناریو دسترسی به داده اشاره دارد به، چه query هایی ساخته شده اند، چند وقت به چند وقت، در چه مقداری، چقدر داده در هنگام اجرای هر query خوانده می شود، چند رکورد، چند ستون و چند بایت؛ رابطه ی بین خوانده و نوشتن داده؛ سایز دیتاسی فعال مورد استفاده و نحوه ی استفاده آن به صورت محلی؛ آیا از تراکنش استفاده می شود؛ چگونه داده ها جدا می شوند؛ نیازمندی ها برای replication داده ها و یکپارچگی منطقی داده ها؛ نیازمندی ها برای latency و throughput برای هر نوع از query، و...
|
||
|
||
مهمتر از بالا بودن لود سیستم، سفارشی کردن سیستم مطابق با نیازمندی های سناریو می باشد، و این سفارشی سازی در ادامه دقیق تر می شود. هیج سیستمی وجود ندارد که مناسب انجام سناریو های متفاوت(بسیار متفاوت) باشد. اگر یک سیستم برای اجرای سناریو های مختلف آداپته شده باشد، در زمان بالا بودن لود، سیستم تمام سناریوها را به صورت ضعیف handle می کند.
|
||
|
||
## ویژگی های کلیدی یک سناریو OLAP
|
||
|
||
- اکثریت درخواست های برای خواندن می باشد.
|
||
- داده ها به صورت batch های بزرگ (< 1000 رکورد) وارد می شوند، نه به صورت تکی؛ یا اینکه اصلا بروز نمی شوند.
|
||
- داده ها به دیتابیس اضافه می شوند و تغییر پیدا نمی کنند.
|
||
- برای خواندن، تعداد زیادی از رکورد ها از دیتابیس استخراج می شوند، اما فقط چند ستون از رکورد ها.
|
||
- جداول "wide" هستند، به این معنی تعداد زیادی ستون دارند.
|
||
- query ها نسبتا کم هستند (معمولا صدها query در ثانیه به ازای هر سرور یا کمتر)
|
||
- برای query های ساده، زمان تاخیر 50 میلی ثانیه مجاز باشد.
|
||
- مقادیر ستون ها کوچک باشد: اعداد و رشته های کوتاه (برای مثال 60 بایت به ازای هر url)
|
||
- نیازمند throughput بالا در هنگام اجرای یک query (بالای یک میلیارد رکورد در هر ثانیه به ازای هر سرور)
|
||
- تراکنش واجب نیست.
|
||
- نیازمندی کم برای consistency بودن داده ها.
|
||
- فقط یک جدول بزرگ به ازای هر query وجود دارد. تمام جداول کوچک هستند، به جز یکی.
|
||
- نتیجه query به طول قابل توجهی کوچکتر از source داده ها می باشد. به عبارتی دیگر در یک query، داده ها فیلتر یا تجمیع می شوند، پس نتایج در RAM یک سرور فیت می شوند.
|
||
|
||
خوب خیلی ساده می توان دید که سناریو های OLAP خیلی متفاوت تر از دیگر سناریو های محبوب هستند (مثل OLTP یا Key-Value). پس اگر میخواهید performance مناسب داشته باشید، استفاده از دیتابیس های OLTP یا Key-Value برای اجرای query های OLAP معنی ندارد. برای مثال، اگر شما از دیتابیس MongoDB یا Redis برای آنالیز استفاده کنید، قطعا performance بسیار ضعیف تری نسبت به دیتابیس های OLAP خواهید داشت.
|
||
|
||
## دلایل برتری دیتابیس های ستون گرا برای سناریو های OLAP
|
||
|
||
|
||
دیتابیس های ستون گرا مناسب سناریو های OLAP هستند
|
||
(حداقل 100 برابر در بیشتر query ها سرعت پردازش آنها بهتر است). دلایل این برتری در پایین شرح داده شده است، اما آسانترش این هست که به صورت visually این تفاوت را ببینیم:
|
||
|
||
**ردیف گرا**
|
||
|
||
|
||
|
||
**ستون گرا**
|
||
|
||
|
||
|
||
تفاوت را دیدید؟ بیشتر بخوانید تا یاد بگیرید چرا این اتفاق رخ میدهد.
|
||
|
||
### Input/output
|
||
|
||
1. برای query های تحلیلی، تنها چند ستون از تمام ستون های جدول نیاز به خواندن دارد. در یک دیتابیس ستون گرا، شما فقط داده ی مورد نیاز را می خوانید. برای مثال، اگر شما نیاز به 5 ستون از 100 ستون را دارید، شما می توانید انتظار 20 برابر کاهش I/O را داشته باشید.
|
||
2. از آنجایی که داده در بسته ها خوانده می شوند، فشرده سازی ساده می باشد. همچنین داده های ستون ها برای فشرده سازی ساده می باشند. این باعث کاهش نرخ I/O در ادامه می شود.
|
||
3. با توجه به کاهش I/O، داده های بیشتری در system cache قرار می گیرند.
|
||
|
||
برای مثال، query "تعداد رکوردها به ازای هر بستر نیازمندی" نیازمند خواندن ستون "آیدی بستر آگهی"، که 1 بایت بدون فشرده طول می کشد، خواهد بود. اگر بیشتر ترافیک مربوط به بستر های نیازمندی نبود، شما می توانید انتظار حداقل 10 برابر فشرده سازی این ستون را داشته باشید. زمانی که از الگوریتم فشرده سازی quick استفاده می کنید، عملیات decompression داده ها با سرعت حداقل چندین گیگابایت در ثانیه انجام می شود. به عبارت دیگر، این query توانایی پردازش تقریبا چندین میلیارد رکورد در ثانیه به ازای یک سرور را دارد. این سرعت در عمل واقعی و دست یافتنی است.
|
||
|
||
<details markdown="1"><summary>مثال</summary>
|
||
```
|
||
$ clickhouse-client
|
||
ClickHouse client version 0.0.52053.
|
||
Connecting to localhost:9000.
|
||
Connected to ClickHouse server version 0.0.52053.
|
||
|
||
:) SELECT CounterID, count() FROM hits GROUP BY CounterID ORDER BY count() DESC LIMIT 20
|
||
|
||
SELECT
|
||
CounterID,
|
||
count()
|
||
FROM hits
|
||
GROUP BY CounterID
|
||
ORDER BY count() DESC
|
||
LIMIT 20
|
||
|
||
┌─CounterID─┬──count()─┐
|
||
│ 114208 │ 56057344 │
|
||
│ 115080 │ 51619590 │
|
||
│ 3228 │ 44658301 │
|
||
│ 38230 │ 42045932 │
|
||
│ 145263 │ 42042158 │
|
||
│ 91244 │ 38297270 │
|
||
│ 154139 │ 26647572 │
|
||
│ 150748 │ 24112755 │
|
||
│ 242232 │ 21302571 │
|
||
│ 338158 │ 13507087 │
|
||
│ 62180 │ 12229491 │
|
||
│ 82264 │ 12187441 │
|
||
│ 232261 │ 12148031 │
|
||
│ 146272 │ 11438516 │
|
||
│ 168777 │ 11403636 │
|
||
│ 4120072 │ 11227824 │
|
||
│ 10938808 │ 10519739 │
|
||
│ 74088 │ 9047015 │
|
||
│ 115079 │ 8837972 │
|
||
│ 337234 │ 8205961 │
|
||
└───────────┴──────────┘
|
||
|
||
20 rows in set. Elapsed: 0.153 sec. Processed 1.00 billion rows, 4.00 GB (6.53 billion rows/s., 26.10 GB/s.)
|
||
|
||
:)
|
||
```
|
||
</details>
|
||
|
||
### CPU
|
||
|
||
از آنجایی که اجرای یک query نیازمند پردازش تعداد زیادی سطر می باشد، این کمک می کند تا تمام عملیات ها به جای ارسال به سطرهای جداگانه، برای کل بردار ارسال شود، یا برای ترکیب query engine به طوری که هیچ هزینه ی ارسالی وجود ندارد. اگر این کار رو نکنید، با هر half-decent disk subsystem، تفسیرگر query ناگزیر است که CPU را متوقف کند. این منطقی است که که در صورت امکان هر دو کار ذخیره سازی داده در ستون ها و پردازش ستون ها با هم انجام شود.
|
||
|
||
دو راه برای انجام این کار وجود دارد:
|
||
|
||
1. یک موتور بردار. تمام عملیات ها به جای مقادیر جداگانه، برای بردارها نوشته شوند. این به این معنیست که شما خیلی از مواقع نیازی به صدا کردن عملیات ها ندارید، و هزینه انتقال ناچیز است. کد عملیاتی شامل یک چرخه داخلی بهینه شده است.
|
||
|
||
2. Code generation. کد تولید شده برای query دارای تمام تماس های غیرمستقیم در آن است.
|
||
|
||
این در یک دیتابیس نرمال انجام نمی شود، چرا که برای اجرای query های ساده این کارها منطقی نیست. هرچند، استثناهاتی هم وجود دارد. برای مثال، MemSQL از code generation برای کاهش latency در هنگام پردازش query های SQL استفاده می کند. (برای مقایسه، مدیریت دیتابیس های آنالیزی نیازمند بهینه سازی توان عملیاتی (throughput) هستند نه latency.)
|
||
|
||
توجه کنید که برای کارایی CPU، query language باید SQL یا MDX باشد، یا حداقل یک بردارد (J, K) باشد. query برای بهینه سازی باید فقط دارای حلقه های implicit باشد.
|
||
|
||
</div>
|
||
|
||
[مقاله اصلی](https://clickhouse.yandex/docs/fa/) <!--hide-->
|