clickhouse 亿级数据性能测试

时间:2021-03-16 21:35:00 来源:互联网 作者: 神秘的大神 字体:

clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬,如果还不知道可以 点这里 了解下。

最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库,于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试,记录一下测试结果,有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。

服务器信息

  • CPU:Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz
  • 内存:32G
  • 系统:CentOS 7.6
  • Linux内核版本:3.10.0
  • 磁盘类型:机械硬盘
  • 文件系统:ext4

Clickhouse信息

  • 部署方式:单机部署
  • 版本:20.8.11.17

测试情况

测试数据和测试方法来自 clickshouse 官方的 Star Schema Benchmark

按照官方指导造出了测试数据之后,先看一下数据量和空间占用情况。

数据量和空间占用

表名 列数 数据行数 原始大小 压缩大小 压缩率
supplier 6 200,000 11.07 MiB 7.53 MiB 68
customer 7 3,000,000 168.83 MiB 114.72 MiB 68
part 8 1,400,000 34.29 MiB 24.08 MiB 70
lineorder 16 600,037,902 24.03 GiB 16.67 GiB 69
lineorder_flat 37 688,552,212 111.38 GiB 61.05 GiB 55

可以看到 clickhouse 的压缩率很高,压缩率都在 50 以上,基本可以达到 70 左右。数据体积的减小可以非常有效的减少磁盘空间占用、提高 I/O 性能,这对整体查询性能的提升非常有效。

supplier、customer、part、lineorder 为一个简单的「供应商-客户-订单-地区」的星型模型,lineorder_flat 为根据这个星型模型数据关系合并的大宽表,所有分析都直接在这张大宽表中执行,减少不必要的表关联,符合我们实际工作中的分析建表逻辑。

以下性能测试的所有分析 SQL 都在这张大宽表中运行,未进行表关联查询。

查询性能测试详情

Query 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.)

扫描行数:91,010,000 大约9100万

耗时(秒):0.242

查询列数:2

结果行数:1

Query 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.)

扫描行数:7,750,000 775万

耗时(秒):0.040

查询列数:2

返回行数:1

Query 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───┐
│     64420005618 │ 1992 │ MFGR#121  │
│     63389346096 │ 1992 │ MFGR#1210 │
│     ........... │ .... │ ..........│
│     39679892915 │ 1998 │ MFGR#128  │
│     35300513083 │ 1998 │ 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.)

扫描行数:600,040,000 大约6亿

耗时(秒):8.558

查询列数:3

结果行数:280

Query 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───┐
│     66450349438 │ 1992 │ MFGR#2221 │
│     65423264312 │ 1992 │ MFGR#2222 │
│     ........... │ .... │ ......... │
│     39907545239 │ 1998 │ MFGR#2227 │
│     40654201840 │ 1998 │ 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.) 

扫描行数:600,040,000 大约6亿

耗时(秒):1.242

查询列数:3

结果行数:56

Query 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     │ 1992 │ 537778456208 │
│ INDONESIA │ INDIA     │ 1992 │ 536684093041 │
│ .....     │ .......   │ .... │ ............ │
│ CHINA     │ CHINA     │ 1997 │ 525562838002 │
│ JAPAN     │ VIETNAM   │ 1997 │ 525495763677 │
└───────────┴───────────┴──────┴──────────────┘

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.) 

扫描行数:546,670,000 大约5亿4千多万

耗时(秒):3.533

查询列数:4

结果行数:150

Query 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 │ 1992 │ 5694246807 │
│ UNITED ST0 │ UNITED ST0 │ 1992 │ 5676049026 │
│ .......... │ .......... │ .... │ .......... │
│ UNITED ST9 │ UNITED ST9 │ 1997 │ 4836163349 │
│ UNITED ST9 │ UNITED ST5 │ 1997 │ 4769919410 │
└────────────┴────────────┴──────┴────────────┘

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.)

扫描行数:546,670,000 大约5亿4千多万

耗时(秒):1.00

查询列数:4

结果行数:600

Query 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.)  

扫描行数:600,040,000 大约6亿

耗时(秒):5.066

查询列数:4

结果行数:35

Query 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.)

扫描行数:144,420,000 大约1亿4千多万

耗时(秒):0.826

查询列数:4

结果行数:100

性能测试结果汇总

查询语句 SQL简要说明 扫描行数 返回行数 查询列数 耗时(秒)
Q1.1 乘积、汇总、4个条件、首次运行 91,010,000 1 2 0.242
Q1.2 Q1.1增加1个条件运行 7,750,000 1 2 0.040
Q2.1 汇总、函数、2列分组、2列排序、首次运行 600,040,000 280 3 8.558
Q2.2 Q2.1增加1个条件运行 600,040,000 56 3 1.242
Q3.1 汇总、函数、3列分组、2列排序、首次运行 546,670,000 150 4 3.533
Q3.2 Q3.1更换条件运行 546,670,000 600 4 1
Q4.1 相减、汇总、函数、2列分组、2列排序、首次运行 600,040,000 35 4 5.006
Q4.2 Q4.1增加2个条件运行 144,420,000 100 4 0.826

在当前软硬件环境下,扫描 6 亿多行数据,常见的分析语句首次运行最慢在 8 秒左右能返回结果,相同的分析逻辑更换条件再次查询的时候效率有明显的提升,可以缩短到 1 秒左右,如果只是简单的列查询没有加减乘除、聚合等逻辑,扫描全表 6 亿多行数据首次查询基本可以在 2 秒内执行完成。