1 布景
京喜达技术部在社区团购场景下选用JDQ+Flink+Elasticsearch架构来打造实时数据报表。随着事务的开展Elasticsearch开端暴露出一些弊端，不合适大批量的数据查询，高频次分页导出导致宕机、存储本钱较高。
Elasticsearch的查询句子保护本钱较高、在聚合核算场景下呈现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库天然合适OLAP场景，类似SQL语法下降开发和学习本钱，选用快速紧缩算法节约存储本钱，选用向量执行引擎技术大幅减缩核算耗时。所以做此比照，进行Elasticsearch切换至Clickhouse作业。
2 OLAP
OLAP意思是On-Line Analytical Processing 联机剖析处理，Clickhouse就是典型的OLAP联机剖析型数据库管理体系(DBMS)。OLAP首要针对数据进行复杂剖析汇总操作，比如咱们事务体系每天都对当天一切运送团单做汇总核算，核算出每个省区的妥投率，这个操作就归于OLAP类数据处理。与OLAP类似的还有一个OLTP类数据处理，意思是On-Line Transaction Processing 联机事务处理，在OLTP场景中用户并发操作量会很大，要求体系实时进行数据操作的响应，需要支撑事务，Mysql、Oracle、SQLServer等都是OLTP型数据库。
2.1 OLTP场景的特征
- 宽表，即每个表包含着很多的列
- 关于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。
- 查询相对较少(一般每台服务器每秒查询数百次或更少)
- 查询成果显着小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因而成果合适于单个服务器的RAM中
- 绝大多数是读恳求
- 数据以相当大的批次(> 1000行)更新，而不是单行更新;或许底子没有更新。
- 关于简略查询，答应推迟大约50毫秒
- 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)
- 处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行)
- 事务不是必须的
- 对数据一致性要求低
3 特性
3.1 Elasticsearch
- 查找： 适用倒排索引，每个字段都可被索引且可用于查找，海量数据下近实时完结秒级的响应，根据Lucene的开源查找引擎，为全文检索、高亮、查找引荐等供给了检索才能。百度查找、淘宝产品查找、日志查找等
- 数据剖析： Elasticsearch供给了很多数据剖析的API和丰厚的聚合才能，支撑在海量数据的基础进步行数据剖析处理。核算订单量、爬虫爬取不同电商的某个产品数据，经过Elasticsearch进行数据剖析（各个渠道的历史价格、购买力等等）
3.2 Clickhouse
- 列式存储
- 紧缩算法：选用lz4和zstd算法数据紧缩，高紧缩比下降数据巨细，下降磁盘IO，下降CPU运用率。
- 索引：按照主键对数据进行排序，clickhouse能在几十毫秒内完结在很多数据对特定数据或规模数据进行查找。
- 多核心并行处理：ClickHouse会运用服务器上一切可用的资源，来全力完结一次查询。
- 支撑SQL：一种根据SQL的声明式查询语言，在许多状况下与ANSI SQL标准相同。支撑group by，order by，from, join，in以及非相关子查询等。
- 向量引擎：为了高效的运用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理，这样可以愈加高效地运用CPU。
- 实时的数据更新：数据总是已增量的方法有序的存储在MergeTree中。数据可以继续不断高效的写入到表中，不会进行任何加锁等操作。写入流量在50M-200M/s
- 合适在线查询：响应速度快推迟极低
- 丰厚的聚合核算函数
4 咱们的事务场景
- 大宽表，读很多行少量列进行目标聚合核算查询，成果集比较小。数据表都是经过Flink加工出来的宽表，列比较多。在对数据进行查询或许剖析时，经常挑选其中的少量几列作为维度列、对其他少量几列作为目标列，对全表或许必定规模内的数据做聚合核算。这个进程会扫描很多的行数据，可是只用了少量几列。
- 很多的列表分页查询与导出
- Flink中数据大批量追加写入，不做更新操作
- 有时某个目标核算需要全表扫描做聚合核算
- 很少进行全文查找
定论：数据报表、数据剖析场景是典型的OLAP场景，在事务场景上列式存储数据库Clickhouse比Elasticsearch更有优势，Elasticsearch在全文查找上更占优势，可是咱们这种全文查找场景较少。
5 本钱
- 学习本钱：Clickhouse是SQL语法比Elasticsearch的DSL更简略，简直一切后端研发都有Mysql开发经验，比较相通学习本钱更低。
- 开发、测验、保护本钱：Clickhouse是SQL语法，与Mysql开发模式类似，更好写单元测验。Elasticsearch是运用Java API拼接查询句子，复杂度较高，不易读不易保护。
- 运维本钱：不知道，互联网上在日志场景下Clickhouse比Elasticsearch本钱更低。
- 服务器本钱：
- Clickhouse的数据紧缩比要高于Elasticsearch，相同事务数据占用的磁盘空间ES占用磁盘空间是Clickhouse的3-10倍，均匀在6倍。 见图1
- Clickhouse比ES占用更少的CPU和内存
定论：平等数据量状况下，Elasticsearch运用的存储空间是Clickhouse的3-10倍，均匀在6倍。综合学习、开发、测验、保护方面，Clickhouse比Elasticsearch更友爱
6 测验
6.1服务器装备
以下均根据下图装备进行测验
6.2 写入压测
以下根据wms_order_sku表，经过Flink在事务平稳状况下双写Elasticsearch和Clickhouse1000W+数据进行测验得到的成果
- 占用CPU状况：Elasticsearch CPU一直占用很高，Clickhouse占用很少CPU。见 图2
- 占用内存状况：Elasticsearch 内存升高频繁GC，Clickhouse占用内存较低，比较平稳。见 图3
- 写入吞吐量：CH单机写入速度大约为50~200MB/s，如果写入的数据每行为1kb，写入速度为5-20W/s，图 4(写入吞吐量)为互联网上Elasticsearch与Clickhouse写入数据的比照图，平等数据样本的状况下CH写入功能是Elasticsearch的5倍。由于咱们现在Flink任务为双写，考虑到会互相影响，后续补充压测成果。
定论：批量写入数据时Elasticsearch比Clickhouse更吃内存和CPU，Elasticsearch耗费的内存是Clickhouse的5.3倍，耗费的CPU是Clickhouse的27.5倍。吞吐量是Elasticsearch的5倍
6.3 查询功能(单并发测验)
以下场景是咱们数据报表以及数据剖析中呈现的高频场景，所以根据此进行查询功能测验
数据比照状况
- Clickhouse自身在集群装备差一倍的状况下查询功能差异不是很大，CH2(48C 182GB)比CH1(80C 320GB)均匀慢14%。见图 5
- Elasticsearch在集群装备差一倍的状况下查询功能受影响较大，ES2(46C 320GB)比ES1(78C 576GB)均匀慢40%。见图 6
- ES2(46C 320GB)与CH2(48C 182GB)比较，ES2与CH2 CPU核数附近，ES2内存是CH2 1.75倍的状况下，CH2的响应速度是ES2的响应速度的的12.7倍。见图 7
定论：查询数据时Elasticsearch比Clickhouse慢，在装备附近的状况下Clickhouse的响应速度是Elasticsearch的12.7倍，特别是根据时刻的多字段进行聚合查询是Clickhouse比Elasticsearch快32倍。Clickhouse的查询响应素速度受集群装备巨细的影响较小。
6.4 查询压测(高并发测验，数据来源于互联网)
由于预备高并发测验比较复杂耗时多，后续会根据咱们的事务数据以及事务场景进行查询压力测验。以下数据来源于互联网在用户画像场景（数据量262933269）下进行的测验，与咱们的场景十分类似。
定论：Clickhouse关于高并发支撑的不够，官方建议最大QPS为100。高并发状况下吞吐量不如Elasticsearch更友爱
7 总结
Clickhouse与Elasticsearch比照Clickhouse的优缺陷。
长处:
- 硬件资源本钱更低，平等场景下，Clickhouse占用的资源更小。
- 人力本钱更低，新人学习、开发单测以及测验方面都愈加友爱，更容易介入。
- OLAP场景下Clickhouse比Elasticsearch更合适，聚合核算比Elasticsearch更精缺、更快，更节约服务器核算资源。
- 写入功能更高，平等状况下是Elasticsearch的5倍，写入时耗费的服务器资源更小。
- Elasticsearch在很多导出状况下频繁GC，严重或许导致宕机，不如Clickhouse安稳。
- 查询功能均匀是Elasticsearch的12.7倍，Clickhouse的查询功能受服务器装备影响较小
- 月服务器消费相同状况Clickhouse能够得到更好的功能。
缺陷：
- 在全文查找上不如Elasticsearch支撑的更好，在高并发查询上支撑的不如Elasticsearch支撑的更好
作者：京东物流 马红岩
内容来源：京东云开发者社区
