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中间件--ClickHouse-7--冷热数据分离，解决Mysql海量数据瓶颈

news 来源：原创 2025/8/20 15:32:03

在web应用中，当数据量非常大时，即使MySQL的存储能够满足，但性能一般也会比较差。此时，可以考虑使用ClickHouse存储历史数据，在Mysql存储最近热点数据的方式，来优化和提升查询性能。ClickHouse的设计初衷就是为了解决大规模数据分析场景下的性能问题，特别是在处理OLAP（联机分析处理）任务时表现优异。

但是，通常不推荐直接使用Clickhouse作为数据库使用，虽然Clickhouse查询大数量时表现优秀，但其本身不支持事务，不具备Innodb锁等机制。Clickhouse其主要作用是优化海量数据的查询问题，所以结合Mysql做冷热数据分离的方式更推荐。海量的冷数据存储在Clickhouse中，最近的热点数据存储在Mysql中。

1、ClickHouse vs MySQL在大数据量场景下的对比

在这里插入图片描述
ClickHouse更适合处理海量数据的分析查询，而MySQL更擅长事务处理和频繁的数据修改。

2、具体思路

（1）、数据迁移

  • 如果你的业务已经运行在MySQL上，但发现查询性能瓶颈，可以将部分数据迁移到ClickHouse中。
  • 通常的做法是将需要频繁分析的历史数据或日志数据导入到ClickHouse，而MySQL继续负责事务处理。
  • 迁移工具：
    • 可以通过ETL工具（如Apache NiFi、DataX等）将数据从MySQL导出并导入到ClickHouse。
    • 或者直接使用ClickHouse的INSERT INTO … SELECT …语句从MySQL中抽取数据。

（2）、数据分层架构

  • MySQL作为主数据库：用于存储在线交易数据，支持高频的增删改操作。
  • ClickHouse作为分析引擎：定期从MySQL同步数据，或者通过日志（如Binlog）实时订阅MySQL的变化数据，加载到ClickHouse中进行分析。
  • 这种架构既能保证事务处理的灵活性，又能充分发挥ClickHouse在分析查询上的优势。

（3）、查询分离

  • 将复杂的分析查询从MySQL转移到ClickHouse。例如：
    • 如果你需要统计过去一年的用户行为数据，并按月进行汇总分析，这种查询可能会让MySQL不堪重负。
    • 而在ClickHouse中，这类查询可以在秒级甚至毫秒级完成。

（4）、数据压缩与列式存储

  • ClickHouse的列式存储和高效压缩算法能够显著减少存储空间占用，同时提高查询性能。
  • 对于大规模数据集，存储成本和I/O开销往往是性能瓶颈的重要因素，ClickHouse在这方面具有明显优势。

3、具体案例

  • 场景：电商网站的日志分析
  • 问题：电商平台每天产生大量的用户访问日志和订单数据，存储在MySQL中。随着时间推移，数据量达到TB级别，查询变得越来越慢。
  • 解决方案：
    （1）、将历史日志数据从MySQL导出到ClickHouse。
    （2）、在ClickHouse中创建表，并使用MergeTree引擎进行存储。
    （3）、定期将MySQL中的增量数据同步到ClickHouse。
    （4）、使用ClickHouse执行复杂的分析查询，例如：

sql示例：

 SELECT toDate(event_time) AS event_date, COUNT(*) AS event_countFROM user_logsWHERE event_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'GROUP BY event_date;

这类查询在ClickHouse中通常只需几秒钟即可完成。

4、性能对比

场景：5000万条日志数据查询
在这里插入图片描述
优化效果：

  • 查询速度提升：200倍以上（从分钟级到秒级）。
  • 存储成本降低：压缩率高达 17倍（10GB → 600MB）。

可以看到，相同的数据放到Mysql和ClickHouse中，占用的内存节省了90%多，查询的速度也是非常高效的。

5、注意事项

尽管ClickHouse在处理大数据量方面表现出色，但也需要注意以下几点：

（1）、不适合频繁更新：

  • ClickHouse不擅长频繁的单行更新或删除操作。如果你的业务需要频繁修改数据，可能需要结合其他工具（如Kafka）来实现增量更新。

（2）、学习曲线：

  • ClickHouse的功能和优化方式与传统的关系型数据库有很大不同，团队可能需要时间熟悉其特性和最佳实践。

（3）、数据一致性：

  • ClickHouse本身不提供强一致性保证，因此在需要高一致性的场景下，仍需依赖MySQL或其他事务型数据库。

（4）、硬件需求：

  • ClickHouse对硬件资源（尤其是内存和CPU）要求较高，尤其是在分布式部署时。

6、数据迁移步骤

（1）、数据迁移

步骤 1：定义历史数据范围

  • 时间字段：确保 MySQL 表中存在时间字段（如 create_time 或 update_time），用于划分历史数据和近期数据。
  • 迁移条件：例如，将三个月之前 create_time < ‘2025-01-12’ 的数据迁移到 ClickHouse。

步骤 2：迁移历史数据

  • 工具选择：

    • 全量迁移：使用 mysqldump或mydumper导出历史数据，通过clickhouse-client导入。
    • 增量迁移（可选）：使用 Canal、Debezium 或 TapData 实时捕获 MySQL 的 Binlog，过滤历史数据并同步到 ClickHouse。

  • 迁移示例：
    – 在 MySQL 中导出历史数据（示例）

  mysqldump -u user -p --where="create_time < '2025-01-12'" dbname table_name > history_data.sql

– 转换为 CSV 格式（如通过脚本或工具）
– 导入到 ClickHouse

  clickhouse-client --query="INSERT INTO clickhouse_table FORMAT CSV" < history_data.csv

步骤 3：清理MySQL中的历史数据

  • 分区表优化：在 MySQL 中按时间分区，删除旧分区以释放空间（参考知识库[9]）。
    – 创建分区表（示例）
  ALTER TABLE mysql_table PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) (PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-01-01')),PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2026-01-01')));

– 删除旧分区

  ALTER TABLE mysql_table DROP PARTITION p2024;

（2）、查询路由实现

方案 1：应用层路由

  • 逻辑判断：在应用代码中根据时间条件决定查询 MySQL 或 ClickHouse。
    python示例：
  def query_data(start_time, end_time):if end_time < '2025-01-12':   // 三个月之前查询 ClickHousereturn clickhouse_query(...)elif start_time > '2025-01-12':   // 三个月之内查询 MySQLreturn mysql_query(...)else:合并查询（如需跨时间范围）return merge(mysql_query(...), clickhouse_query(...))

方案 2：中间件路由

  • 使用代理工具：如 ProxySQL 或自定义 SQL 路由服务，根据查询条件动态转发请求。
  • 示例规则：
    • 若查询条件中 create_time < ‘2025-01-12’，则路由到 ClickHouse。
    • 否则路由到 MySQL。

7、总结建议

当MySQL在大数据量场景下性能不足时，ClickHouse是一个非常优秀的解决方案，特别是在需要高性能分析查询的场景中。通过合理的数据分层架构和查询分离策略，可以充分利用ClickHouse的优势，同时保留MySQL在事务处理上的灵活性。
不过，ClickHouse并非万能药。它最适合的是只读或批量写入的大数据分析场景。在引入ClickHouse之前，建议充分评估业务需求，并制定清晰的数据迁移和查询优化策略。

逆风翻盘，Dare To Be！！！

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深入浅出 NVIDIA CUDA 架构与并行计算技术

&#x1f407;明明跟你说过&#xff1a;个人主页 &#x1f3c5;个人专栏&#xff1a;《深度探秘&#xff1a;AI界的007》 &#x1f3c5; &#x1f516;行路有良友&#xff0c;便是天堂&#x1f516; 目录 一、引言 1、CUDA为何重要&#xff1a;并行计算的时代 2、NVIDIA在…...

编程日记 2025/8/19 15:59:55