本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里

一、列式库简介

ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于OLAP在线分析处理查询，能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。

列式存储

行式存储和列式存储，数据在磁盘上的组织结构有着根本不同，数据分析计算时，行式存储需要遍历整表，列式存储只需要遍历单个列，所以列式库更适合做大宽表，用来做数据分析计算。

絮叨一句：注意这里比较的场景，是数据分析计算的场景。

二、集群配置

1、基础环境

ClickHouse单服务默认已经安装完毕

• Linux下安装ClickHouse单机服务
• SpringBoot整合ClickHouse列式数据库

2、取消文件限制

vim /etc/security/limits.conf vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 文件末尾追加 * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 131072 * hard nproc 131072 

3、取消SELINUX

修改/etc/selinux/config中的SELINUX=disabled后重启

4、集群配置文件

服务分别添加集群配置:vim /etc/metrika.xml

<yandex> <clickhouse_remote_servers> <clickhouse_cluster> <shard> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <host>192.168.72.133</host> <port>9000</port> </replica> </shard> <shard> <replica> <internal_replication>true</internal_replication> <host>192.168.72.136</host> <port>9000</port> </replica> </shard> <shard> <internal_replication>true</internal_replication> <replica> <host>192.168.72.137</host> <port>9000</port> </replica> </shard> </clickhouse_cluster> </clickhouse_remote_servers> <zookeeper-servers> <node index="1"> <host>192.168.72.133</host> <port>2181</port> </node> <node index="2"> <host>192.168.72.136</host> <port>2181</port> </node> <node index="3"> <host>192.168.72.137</host> <port>2181</port> </node> </zookeeper-servers> <macros> <replica>192.168.72.133</replica> </macros> <networks> <ip>::/0</ip> </networks> <clickhouse_compression> <case> <min_part_size>10000000000</min_part_size> <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio> <method>lz4</method> </case> </clickhouse_compression> </yandex> 

注意这里

<macros> <replica>192.168.72.133</replica> </macros> 

配置各自服务的IP地址。

5、启动集群

分别启动三台服务

service clickhouse-server start 

6、登录客户端查看

这里登录任意一台服务就好

clickhouse-client en-master :) select * from system.clusters 

这里这里集群名称：clickhouse_cluster，后续使用。

7、基本环境测试

三台服务上同时创建表结构。

CREATE TABLE ontime_local (FlightDate Date,Year UInt16) ENGINE = MergeTree(FlightDate, (Year, FlightDate), 8192); 

133环境创建分布表

CREATE TABLE ontime_all AS ontime_local ENGINE = Distributed(clickhouse_cluster, default, ontime_local, rand()); 

随便写入一台服务数据

insert into ontime_local (FlightDate,Year) values ('2020-03-12',2020); 

查询总表

select * from ontime_all; 

写入总表，数据会分布到各个单表中

insert into ontime_all (FlightDate,Year)values('2001-10-12',2001); insert into ontime_all (FlightDate,Year)values('2002-10-12',2002); insert into ontime_all (FlightDate,Year)values('2003-10-12',2003); 

任意关闭一台服务，集群查询直接挂掉

三、集群环境整合

1、基础配置

url：配置全部的服务列表，主要用来管理表结构，批量处理；

cluster：集群连接服务，可以基于Nginx代理服务配置；

spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource click: driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default,jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default,jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default cluster: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/default initialSize: 10 maxActive: 100 minIdle: 10 maxWait: 6000 

2、管理接口

分别向每个单节点服务创建表和写入数据：

data_shard(单节点数据)

data_all(分布数据)

@RestController public class DataShardWeb { @Resource private JdbcFactory jdbcFactory ; /** * 基础表结构创建 */ @GetMapping("/createTable") public String createTable (){ List<JdbcTemplate> jdbcTemplateList = jdbcFactory.getJdbcList(); for (JdbcTemplate jdbcTemplate:jdbcTemplateList){ jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE data_shard (FlightDate Date,Year UInt16) ENGINE = MergeTree(FlightDate, (Year, FlightDate), 8192)"); jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE data_all AS data_shard ENGINE = Distributed(clickhouse_cluster, default, data_shard, rand())"); } return "success" ; } /** * 节点表写入数据 */ @GetMapping("/insertData") public String insertData (){ List<JdbcTemplate> jdbcTemplateList = jdbcFactory.getJdbcList(); for (JdbcTemplate jdbcTemplate:jdbcTemplateList){ jdbcTemplate.execute("insert into data_shard (FlightDate,Year) values ('2020-04-12',2020)"); } return "success" ; } } 

3、集群查询

上述步骤执行完成后，可以连接集群服务查询分布总表和单表的数据。

基于Druid连接

@Configuration public class DruidConfig { @Resource private JdbcParamConfig jdbcParamConfig ; @Bean public DataSource dataSource() { DruidDataSource datasource = new DruidDataSource(); datasource.setUrl(jdbcParamConfig.getCluster()); datasource.setDriverClassName(jdbcParamConfig.getDriverClassName()); datasource.setInitialSize(jdbcParamConfig.getInitialSize()); datasource.setMinIdle(jdbcParamConfig.getMinIdle()); datasource.setMaxActive(jdbcParamConfig.getMaxActive()); datasource.setMaxWait(jdbcParamConfig.getMaxWait()); return datasource; } } 

基于mapper查询

<mapper namespace="com.ckhouse.cluster.mapper.DataAllMapper"> <resultMap id="BaseResultMap" type="com.ckhouse.cluster.entity.DataAllEntity"> <result column="FlightDate" jdbcType="VARCHAR" property="flightDate" /> <result column="Year" jdbcType="INTEGER" property="year" /> </resultMap> <select id="getList" resultMap="BaseResultMap" > select * from data_all where Year=2020 </select> </mapper> 

四、源代码地址

GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent