ClickHouse 在数据分析技术领域早已声名远扬，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。
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本文记录一下测试结果，有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。
服务器信息如下：
CPU：Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz内存：32G系统：CentOS 7.6Linux 内核版本：3.10.0磁盘类型：机械硬盘文件系统：ext4Clickhouse 信息如下：
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。
①数据量和空间占用
如下图：
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
①Query 1.1
SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenueFROM lineorder_flatWHERE (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。
②Query 1.2
SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenueFROM lineorder_flatWHERE (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。
③Query 2.1
SELECT sum(LO_REVENUE), toYear(LO_ORDERDATE) AS year, P_BRANDFROM lineorder_flatWHERE (P_CATEGORY = 'MFGR#12') AND (S_REGION = 'AMERICA')GROUP BY year, P_BRANDORDER 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。
④Query 2.2
SELECT sum(LO_REVENUE), toYear(LO_ORDERDATE) AS year, P_BRANDFROM lineorder_flatWHERE ((P_BRAND >= 'MFGR#2221') AND (P_BRAND <= 'MFGR#2228')) AND (S_REGION = 'ASIA')GROUP BY year, P_BRANDORDER 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。
⑤Query 3.1
SELECT C_NATION, S_NATION, toYear(LO_ORDERDATE) AS year, sum(LO_REVENUE) AS revenueFROM lineorder_flatWHERE (C_REGION = 'ASIA') AND (S_REGION = 'ASIA') AND (year >= 1992) AND (year <= 1997)GROUP BY C_NATION, S_NATION, yearORDER 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。
⑥Query 3.2
SELECT C_CITY, S_CITY, toYear(LO_ORDERDATE) AS year, sum(LO_REVENUE) AS revenueFROM lineorder_flatWHERE (C_NATION = 'UNITED STATES') AND (S_NATION = 'UNITED STATES') AND (year >= 1992) AND (year <= 1997)GROUP BY C_CITY, S_CITY, yearORDER 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。
⑦Query 4.1
SELECT toYear(LO_ORDERDATE) AS year, C_NATION, sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profitFROM lineorder_flatWHERE (C_REGION = 'AMERICA') AND (S_REGION = 'AMERICA') AND ((P_MFGR = 'MFGR#1') OR (P_MFGR = 'MFGR#2'))GROUP BY year, C_NATIONORDER 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。
⑧Query 4.2
SELECT toYear(LO_ORDERDATE) AS year, S_NATION, P_CATEGORY, sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profitFROM lineorder_flatWHERE (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_CATEGORYORDER 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。
性能测试结果汇总如下图：
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。
作者：LifeLogs
编辑：陶家龙
出处：cnblogs.com/asimov/p/14546106.html
