【Clickhouse系列】核心概念：对比Mysql

目录

一、抽象层：设计目标与核心理念

二、架构层：核心引擎与执行机制

三、实现层：关键技术组件

四、应用层：场景与选择建议

核心结论

一、抽象层：设计目标与核心理念

1. 核心定位差异

• • ClickHouse： 专为OLAP（在线分析处理）设计
    核心目标：海量数据的高吞吐分析。牺牲事务性和实时更新能力，换取极致的查询吞吐（尤其是聚合类查询）。
  • MySQL： 专为OLTP（在线事务处理）设计
    核心目标：高并发事务处理与低延迟点查/更新。强保证ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）和实时一致性。

1. 存储模型哲学

• • ClickHouse： 列式存储优先
    理念：分析查询常访问少数列，按列存储可最小化I/O、最大化压缩率、适配向量化计算。
  • MySQL： 行式存储优先
    理念：事务处理需要快速读写整行数据（如用户信息），行存对点查/更新更友好。

1. 数据处理范式

• • ClickHouse： 向量化批处理
    理念：利用CPU缓存和SIMD指令，对数据块（数千行）进行批量计算，最大化硬件利用率。
  • MySQL： 逐行处理
    理念：基于火山模型逐行处理，优化重点是减少行访问次数（通过索引）。

二、架构层：核心引擎与执行机制

1. 表引擎架构

• • ClickHouse： MergeTree引擎家族（LSM-tree思想）

• • • 关键机制：异步写入合并（提升写入吞吐）、数据分区排序（加速范围查询）、稀疏索引（快速定位数据块）。
    • 设计目标：优化大数据集的批量插入与聚合查询。

• • MySQL： InnoDB引擎（B+树结构）

• • • 关键机制：事务日志（Redo Log）、行级锁、MVCC。
    • 设计目标：保证强一致性事务和高并发读写。

1. 查询执行引擎

• • ClickHouse： 向量化执行引擎

• • • 处理单元：数据块（Chunk）（非单行）。
    • 优势：减少函数调用开销，利用SIMD指令并行处理列数据。

• • MySQL： 迭代器模型（火山模型）

• • • 处理单元：单行记录。
    • 优势：灵活性强，适合复杂行间逻辑。

三、实现层：关键技术组件

1. 索引策略

• • ClickHouse：

• • • 主键索引（稀疏）：仅记录数据块起止值（非每行），内存占用极低。
    • 跳数索引（Skipping Index）：如minmax/bloom_filter，快速跳过无关数据块。

• • MySQL：

• • • B+树索引（稠密）：每行在索引中有精确位置记录。
    • 二级索引：直接定位到行或主键。

1. 数据写入机制

• • ClickHouse： 高吞吐批量写入

• • • 流程：内存缓冲区 → 刷盘为小片段 → 后台合并成大片段。
    • 代价：UPDATE/DELETE需异步重写整个数据块（ALTER TABLE语句）。

• • MySQL： 事务化写入

• • • 流程：写Redo Log → 更新内存Buffer Pool → 异步刷盘。
    • 优势：支持实时行级更新/删除。

1. 分布式支持

• • ClickHouse： 原生分布式架构

• • • 核心组件：分布式表（逻辑表）、分片（Shard）、副本（Replica）。
    • 查询：分布式表自动路由查询至分片并聚合结果。

• • MySQL： 非原生分布式

• • • 实现：依赖中间件（如ProxySQL）或应用层分库分表。
    • 挑战：跨分片查询复杂，一致性难保证。

1. 数据压缩

• • ClickHouse： 列存超高压缩率

• • • 原理：同列数据类型一致，值相似度高 → 压缩比常达 5-10倍+。

• • MySQL： 行存压缩效率有限

• • • 原理：行内数据类型混杂 → 压缩比通常 < 3倍。

四、应用层：场景与选择建议

核心结论

• 抽象选择原则：
  OLTP（事务处理）→ MySQL | OLAP（分析处理）→ ClickHouse
• 本质差异根源：
  行存 vs 列存 → 衍生出写入方式、索引设计、执行引擎、压缩效率等全方位差异。
• 混用场景建议：
  常见架构是将MySQL作为事务库，通过ETL同步数据到ClickHouse进行分析（如使用MaterializeMySQL引擎）。