一站式 ClickHouse 服务 - 从部署到优化的企业级解决方案

为客户提供企业级数据仓库解决方案，助力业务快速发展，让数据分析更高效、更可靠

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我们的专业服务

提供全方位的ClickHouse部署、运维及性能优化服务，满足不同规模企业的需求

部署安装

提供快速部署方案，支持单节点和集群模式，确保最佳性能配置。从环境准备到系统调优的全流程服务，让您快速构建可靠的数据仓库。

运维管理

完善的监控告警体系，自动化备份恢复策略，7×24小时技术支持。确保您的ClickHouse集群稳定运行，减少故障风险。

性能优化

查询优化、参数调优、索引设计，充分发挥ClickHouse性能优势。针对不同业务场景定制优化方案，提升查询速度和系统响应能力。

ClickHouse 典型应用场景

ClickHouse在各行各业的成功应用，为企业提供高性能数据分析能力

金融数据分析

处理海量交易数据，支持实时风控决策，日处理交易数据超过10亿条，为金融机构提供实时、准确的数据分析能力。

实时交易监控用户行为分析风险模型计算欺诈检测

日志存储分析

集中存储和分析系统日志，支持复杂查询和统计，响应时间毫秒级，帮助企业快速定位问题，优化系统性能。

系统监控告警故障定位分析性能趋势预测安全审计

业务报表系统

构建实时更新的业务数据仓库，支持多维度数据分析和可视化展示，为业务决策提供数据支持。

实时业务监控多维数据立方体自定义报表数据可视化

行业应用

值得信赖的合作伙伴，共同构建高性能数据解决方案

ClickHouse 实用技术方案

基于行业最佳实践的技术方案，涵盖部署、运维和性能调优等关键环节

ClickHouse部署方案

1. 单节点部署（适用于中小规模业务）

                        # 安装依赖
                        sudo apt-get update
                        sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates dirmngr software-properties-common

                        # 添加ClickHouse官方仓库
                        sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv E0C56BD4
                        sudo add-apt-repository "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main"

                        # 安装ClickHouse
                        sudo apt-get update
                        sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client

                        # 启动服务
                        sudo systemctl start clickhouse-server
                    

2. 分布式集群部署（适用于大规模数据处理）

                        <remote_servers>
                        <cluster_3shards_1replica>
                        <shard>
                        <replica>
                        <host>server1</host>
                        <port>9000</port>
                        </replica>
                        </shard>
                        <shard>
                        <replica>
                        <host>server2</host>
                        <port>9000</port>
                        </replica>
                        </shard>
                        <shard>
                        <replica>
                        <host>server3</host>
                        <port>9000</port>
                        </replica>
                        </shard>
                        </cluster_3shards_1replica>
                        </remote_servers>
                    

3. 高可用部署（带副本）

                        <remote_servers>
                        <cluster_2shards_2replicas>
                        <shard>
                        <replica>
                        <host>server1</host>
                        <port>9000</port>
                        <priority>1</priority>
                        </replica>
                        <replica>
                        <host>server2</host>
                        <port>9000</port>
                        <priority>2</priority>
                        </replica>
                        </shard>
                        <shard>
                        <replica>
                        <host>server3</host>
                        <port>9000</port>
                        <priority>1</priority>
                        </replica>
                        <replica>
                        <host>server4</host>
                        <port>9000</port>
                        <priority>2</priority>
                        </replica>
                        </shard>
                        </cluster_2shards_2replicas>
                        </remote_servers>
                    

部署要点：

使用至少3个节点构建基础集群，确保数据分布均衡
为生产环境配置ZooKeeper集群，实现表复制和分布式协调
为每个节点配置独立的数据盘和日志盘，建议使用SSD存储提升性能
根据服务器资源合理配置内存、CPU和磁盘参数

ClickHouse日常运维最佳实践

1. 监控与告警

                        # 启用内置监控
                        sudo nano /etc/clickhouse-server/config.d/metrics.xml

                        # metrics.xml内容
                        <yandex>
                        <metrics>
                        <default_port>9363</default_port>
                        <expose_as_xml>1</expose_as_xml>
                        <expose_as_json>1</expose_as_json>
                        </metrics>
                        </yandex>

                        # 重启服务
                        sudo systemctl restart clickhouse-server
                    

2. 备份与恢复

                        # 数据备份
                        export CH_DATA_PATH=/var/lib/clickhouse/data
                        export CH_METADATA_PATH=/var/lib/clickhouse/metadata
                        export BACKUP_DIR=/backup/clickhouse/$(date +%Y%m%d)
                        mkdir -p $BACKUP_DIR
                        sudo cp -r $CH_DATA_PATH $CH_METADATA_PATH $BACKUP_DIR

                        # 数据恢复
                        sudo systemctl stop clickhouse-server
                        sudo cp -r $BACKUP_DIR/* /var/lib/clickhouse/
                        sudo chown -R clickhouse:clickhouse /var/lib/clickhouse/
                        sudo systemctl start clickhouse-server
                    

3. 日志管理

                        <!-- config.xml 配置示例 -->
                        <logger>
                        <level>warning</level>
                        <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
                        <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
                        <size>1000M</size>
                        <count>10</count>
                        </logger>
                    

运维关键点：

监控关键指标：查询性能、内存使用、磁盘I/O、连接数、复制延迟等
建立完善的告警机制，及时发现和处理潜在问题
制定定期备份策略，确保数据安全
记录详细的操作日志，便于问题追溯

ClickHouse性能瓶颈分析与优化方案

1. 数据模型优化

                        -- 高效表结构设计示例
                        CREATE TABLE order_data (
                        order_id UInt64,
                        user_id UInt64,
                        product_id UInt64,
                        price Decimal(10,2),
                        quantity UInt8,
                        status Enum8('pending'=0, 'completed'=1, 'cancelled'=2),
                        order_time DateTime,
                        region LowCardinality(String),
                        payment_method LowCardinality(String)
                        ) ENGINE = MergeTree()
                        PARTITION BY toYYYYMM(order_time)
                        ORDER BY (user_id, order_time)
                        SAMPLE BY order_id
                        SETTINGS index_granularity = 8192;
                    

2. 查询优化技巧

                        -- 优化前: 全表扫描
                        SELECT count(*) FROM order_data WHERE status = 'completed';

                        -- 优化后: 使用预聚合
                        CREATE MATERIALIZED VIEW order_status_agg
                        ENGINE = SummingMergeTree()
                        PARTITION BY toYYYYMM(order_time)
                        ORDER BY (status, toDate(order_time))
                        AS SELECT
                        status,
                        toDate(order_time) AS order_date,
                        count(*) AS total_orders,
                        sum(price * quantity) AS total_amount
                        FROM order_data
                        GROUP BY status, order_date;

                        -- 查询优化后视图
                        SELECT total_orders FROM order_status_agg WHERE status = 'completed' AND order_date =
                        '2023-07-01';
                    

3. 内存与缓存优化

                        <!-- 内存配置优化 -->
                        <yandex>
                        <profiles>
                        <default>
                        <max_memory_usage>10G</max_memory_usage>
                        <max_bytes_before_external_group_by>1G</max_bytes_before_external_group_by>
                        <max_bytes_before_external_sort>1G</max_bytes_before_external_sort>
                        </default>
                        </profiles>
                        </yandex>
                    

4. 磁盘I/O优化

                        -- 使用压缩算法优化
                        CREATE TABLE optimized_table (
                        id UInt64,
                        data String
                        ) ENGINE = MergeTree()
                        ORDER BY id
                        SETTINGS storage_policy = 'hot_and_cold';
                    

5. 二级索引优化

                        -- 添加Bloom Filter索引
                        ALTER TABLE order_data ADD INDEX status_idx status TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 4;
                    

6. 实际业务场景案例

电商数据分析平台： 使用ReplacingMergeTree引擎处理重复订单数据，建立多级物化视图进行预聚合
日志分析系统： 使用TTL自动清理过期日志数据，合理分区提高查询性能
实时监控大屏： 利用物化视图预计算统计结果，增加内存缓存提升查询速度

ClickHouse安全配置与最佳实践

1. 访问控制配置

                        <!-- users.xml 配置示例 -->
                        <yandex>
                        <users>
                        <default>
                        <password_sha256_hex>e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855</password_sha256_hex>
                        <networks>
                        <ip>127.0.0.1</ip>
                        </networks>
                        <profile>default</profile>
                        <quota>default</quota>
                        </default>
                        <readonly_user>
                        <password_sha256_hex>e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855</password_sha256_hex>
                        <networks>
                        <ip>10.0.0.0/24</ip>
                        </networks>
                        <profile>readonly</profile>
                        <quota>default</quota>
                        </readonly_user>
                        </users>

                        <profiles>
                        <readonly>
                        <readonly>1</readonly>
                        </readonly>
                        </profiles>
                        </yandex>
                    

2. SSL/TLS加密配置

                        <!-- config.xml SSL配置 -->
                        <yandex>
                        <https_port>8443</https_port>
                        <https_certificate_file>/etc/clickhouse-server/ssl/server.crt</https_certificate_file>
                        <https_private_key_file>/etc/clickhouse-server/ssl/server.key</https_private_key_file>
                        <https_ca_cert_file>/etc/clickhouse-server/ssl/ca.crt</https_ca_cert_file>

                        <openSSL>
                        <server>
                        <certificateFile>/etc/clickhouse-server/ssl/server.crt</certificateFile>
                        <privateKeyFile>/etc/clickhouse-server/ssl/server.key</privateKeyFile>
                        <dhParamsFile>/etc/clickhouse-server/ssl/dhparam.pem</dhParamsFile>
                        <verificationMode>none</verificationMode>
                        <loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
                        <cacheSessions>true</cacheSessions>
                        <disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
                        </server>
                        </openSSL>
                        </yandex>
                    

3. 审计日志配置

                        <!-- config.xml 审计日志配置 -->
                        <yandex>
                        <query_log>
                        <database>system</database>
                        <table>query_log</table>
                        <partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
                        <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
                        </query_log>

                        <query_thread_log>
                        <database>system</database>
                        <table>query_thread_log</table>
                        <partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
                        <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
                        </query_thread_log>
                        </yandex>
                    

4. 安全加固建议

                        # 限制文件权限
                        chmod 600 /etc/clickhouse-server/users.xml
                        chmod 600 /etc/clickhouse-server/config.xml
                        chmod 700 /var/lib/clickhouse

                        # 定期更新密码
                        clickhouse-client --password --query="ALTER USER default IDENTIFIED BY 'new_password';"

                        # 启用查询限制
                        # 在users.xml的profile部分添加
                        <max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries>
                        <max_result_rows>1000000</max_result_rows>
                        <max_result_bytes>1000000000</max_result_bytes>
                        <readonly>0</readonly>
                    

ClickHouse云环境部署与优化

1. AWS部署

                        # 创建使用S3作为存储的表
CREATE TABLE s3_table (
                        id UInt64,
                        data String
                        ) ENGINE = MergeTree()
                        ORDER BY id
                        SETTINGS storage_policy = 's3_storage';

                        # 配置S3存储策略
                        <storage_configuration>
                        <disks>
                        <s3_disk>
                        <type>s3</type>
                        <endpoint>https://your-bucket.s3.amazonaws.com/clickhouse/</endpoint>
                        <access_key_id>your_access_key</access_key_id>
                        <secret_access_key>your_secret_key</secret_access_key>
                        </s3_disk>
                        </disks>
                        <policies>
                        <s3_storage>
                        <volumes>
                        <main>
                        <disk>s3_disk</disk>
                        </main>
                        </volumes>
                        </s3_storage>
                        </policies>
                        </storage_configuration>
                    

2. GCP部署

                        # 创建使用GCS作为存储的表
CREATE TABLE gcs_table (
                        id UInt64,
                        data String
                        ) ENGINE = MergeTree()
                        ORDER BY id
                        SETTINGS storage_policy = 'gcs_storage';
                    

3. 云环境性能优化

                        <!-- 针对云环境的配置优化 -->
                        <yandex>
                        <profiles>
                        <cloud_optimized>
                        <!-- 优化网络IO -->
                        <max_network_bandwidth>1000000000</max_network_bandwidth> <!-- 1Gbps -->
                        <prefer_localhost_replica>0</prefer_localhost_replica>

                        <!-- 优化云存储性能 -->
                        <merge_max_blocks_for_merge>100</merge_max_blocks_for_merge>
                        <merge_min_block_size_rows>100000</merge_min_block_size_rows>
                        <merge_min_block_size_bytes>10485760</merge_min_block_size_bytes>

                        <!-- 内存优化 -->
                        <max_memory_usage>30G</max_memory_usage> <!-- 根据云实例内存调整 -->
                        <max_bytes_before_external_group_by>5G</max_bytes_before_external_group_by>
                        </cloud_optimized>
                        </profiles>
                        </yandex>
                    

ClickHouse常见问题排查与解决方案

1. 查询性能问题

                        -- 检查慢查询日志
                        SELECT event_time, query_duration_ms, query
                        FROM system.query_log
                        WHERE query_duration_ms > 10000
                        ORDER BY event_time DESC
                        LIMIT 10;

                        -- 分析查询执行计划
                        EXPLAIN ANALYZE
                        SELECT * FROM large_table
                        WHERE date >= '2023-01-01'
                        GROUP BY category
                        ORDER BY count(*) DESC
                        LIMIT 10;

                        -- 查看表统计信息
                        SELECT table, total_rows, data_compressed_bytes/1024/1024/1024 as compressed_gb,
                        data_uncompressed_bytes/1024/1024/1024 as uncompressed_gb
                        FROM system.tables
                        WHERE database = 'your_database';
                    

2. 内存溢出问题

                        # 检查配置文件中的内存限制
                        nano /etc/clickhouse-server/config.xml
                        # 查找 max_memory_usage 参数并根据服务器内存调整

                        # 临时调整内存限制
                        clickhouse-client --query="SET max_memory_usage = 20000000000;"

                        # 查看当前内存使用情况
                        clickhouse-client --query="SELECT * FROM system.metrics WHERE metric LIKE '%Memory%';"
                    

3. 数据复制延迟问题

                        -- 检查复制状态
                        SELECT database, table, engine, is_leader, replica_name, replica_path, replica_is_active,
                        replica_delay
                        FROM system.replicas
                        WHERE is_leader = 1;

                        -- 手动触发复制同步
                        SYSTEM SYNC REPLICA database.table;

                        -- 检查复制队列
                        SELECT database, table, position, source_replica, command, create_time, required_quorum
                        FROM system.replication_queue;
                    

ClickHouse版本升级与维护

1. 版本升级流程

                        # 备份数据（重要！）
                        cp -r /var/lib/clickhouse/ /backup/clickhouse_pre_upgrade/

                        # 停止服务
                        sudo systemctl stop clickhouse-server

                        # 更新包列表并升级
                        sudo apt-get update
                        sudo apt-get upgrade -y clickhouse-server clickhouse-client

                        # 启动服务
                        sudo systemctl start clickhouse-server

                        # 验证版本
                        echo "SELECT version();" | clickhouse-client
                    

2. 升级注意事项

                        # 检查配置文件中的弃用参数
                        clickhouse-server --config-file=/etc/clickhouse-server/config.xml --check-config
                    

版本兼容性矩阵：

ClickHouse 21.8 及以上版本支持无缝升级到最新版本
升级跨越多个大版本时，建议先升级到中间版本
主要版本升级后，建议运行 OPTIMIZE TABLE table FINAL 进行优化

3. 定期维护任务

                        # 创建定期优化脚本 (/usr/local/bin/clickhouse_maintenance.sh)
                        #!/bin/bash

                        # 优化表
                        clickhouse-client --query="OPTIMIZE TABLE database.table FINAL;"

                        # 清理旧分区
                        clickhouse-client --query="ALTER TABLE database.table DROP PARTITION '202201';"

                        # 检查并修复数据完整性
                        clickhouse-client --query="CHECK TABLE database.table;"
                    

                        # 设置定时任务
                        crontab -e
                        # 添加以下行，每月1日凌晨2点执行维护任务
                        0 2 1 * * /usr/local/bin/clickhouse_maintenance.sh >> /var/log/clickhouse_maintenance.log 2>&1
                    

ClickHouse高级应用场景

1. 实时数据同步方案

                        -- 设置数据TTL自动过期
                        CREATE TABLE realtime_data (
                        id UInt64,
                        value Float64,
                        timestamp DateTime
                        ) ENGINE = MergeTree()
                        PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp)
                        ORDER BY timestamp
                        TTL timestamp + INTERVAL 7 DAY;

                        -- 创建物化视图实时计算
                        CREATE MATERIALIZED VIEW realtime_aggregation
                        ENGINE = SummingMergeTree()
                        PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp)
                        ORDER BY (toStartOfMinute(timestamp))
                        AS SELECT
                        toStartOfMinute(timestamp) AS minute,
                        count(*) AS count,
                        sum(value) AS sum_value
                        FROM realtime_data
                        GROUP BY minute;
                    

2. 数据湖集成

                        -- 创建与HDFS集成的表
                        CREATE TABLE hdfs_table (
                        id UInt64,
                        data String
                        ) ENGINE = MergeTree()
                        ORDER BY id
                        SETTINGS storage_policy = 'hdfs_storage';

                        -- 从S3导入数据
                        INSERT INTO hdfs_table SELECT * FROM s3('https://bucket.s3.amazonaws.com/data/*.csv', 'CSV');

                        -- 导出数据到外部存储
                        INSERT INTO FUNCTION s3('https://bucket.s3.amazonaws.com/export/export.csv', 'CSV')
                        SELECT * FROM hdfs_table WHERE date >= '2023-01-01';
                    

常见问题解答

解答您在ClickHouse部署和使用过程中可能遇到的常见问题

ClickHouse适合什么样的场景？ ▼

ClickHouse特别适合OLAP场景，如数据分析、报表生成、实时监控等。它在处理海量数据的聚合查询时表现优异，但不适合高并发的点查询和频繁更新操作。

ClickHouse集群如何规划？ ▼

集群规划需要考虑数据量、查询模式、可用资源等因素。一般建议从3-5节点开始，根据业务增长逐步扩容。每个节点建议使用SSD存储，并配置足够的内存。

如何保证ClickHouse的数据安全？ ▼

我们采用多层安全策略，包括网络隔离、访问控制、数据加密、定期备份等措施，确保数据安全。同时提供详细的安全审计日志，满足合规要求。

ClickHouse与其他数据库相比有什么优势？ ▼

ClickHouse相比传统数据库具有更高的查询性能，特别是在处理大数据集时。它支持列式存储、数据压缩、并行查询等特性，能够实现亚秒级查询响应，同时具有良好的扩展性。

如何处理ClickHouse中的数据更新和删除？ ▼

ClickHouse主要针对批量写入和查询场景优化，对于频繁的单行更新和删除效率较低。可以通过使用ReplacingMergeTree、CollapsingMergeTree等特殊引擎，或采用批量更新、分区替换等策略来处理更新删除需求。

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如果您需要ClickHouse部署与运维服务，或有任何技术问题，请联系我们获取专业支持。我们的团队将为您提供全方位的技术咨询和服务。

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