面向日志场景的ClickHouse冷热分离存储实践

日志存储的变革：得物采用 ClickHouse 冷热分离存储架构

随着技术的飞速发展，企业正在产生数量惊人的数据。日志数据尤其庞大，对企业而言至关重要。然而，传统日志存储方法正面临着存储成本高、查询性能差和扩展性不足等挑战。

得物，一家快速发展的电子商务平台，也遇到了这些挑战。面对激增的日志数据，得物意识到需要一种新的解决方案。他们转而采用 ClickHouse 冷热分离存储架构，彻底改变了他们的日志存储方式。

何谓 ClickHouse 冷热分离存储架构？

ClickHouse 冷热分离存储架构将日志数据划分为两部分：

• 热点数据： 最近产生的日志数据，查询频率高。
• 冷数据： 历史日志数据，查询频率低。

热点数据存储在固态硬盘 (SSD) 上，以确保快速查询性能。冷数据存储在机械硬盘 (HDD) 上，以降低存储成本。

得物的 ClickHouse 实践

得物在实施 ClickHouse 冷热分离存储架构时采取了以下步骤：

• 将日志数据按照时间戳分片，每个分片对应一个 ClickHouse 表。
• 使用 Debezium 将 Elasticsearch 中的日志数据同步到 ClickHouse 中。
• 利用 ClickHouse 的 MergeTree 引擎查询日志数据，该引擎具有高性能和高扩展性。

显著的成效

得物采用 ClickHouse 冷热分离存储架构后，日志存储方面取得了显著的成效：

• 存储成本降低： ClickHouse 的存储成本比 Elasticsearch 低得多，使得物的日志存储成本降低了 70% 以上。
• 查询性能提高： ClickHouse 的查询性能比 Elasticsearch 高得多，得物的日志查询速度提高了 10 倍以上。

代码示例

-- 创建 ClickHouse 表
CREATE TABLE logs (
  timestamp Timestamp,
  log_level String,
  message String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
ORDER BY (timestamp)

-- 查询日志数据
SELECT
  *
FROM logs
WHERE
  timestamp BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
  AND log_level = 'ERROR'

结论

得物采用 ClickHouse 冷热分离存储架构，成功地解决了日志存储面临的挑战。他们降低了存储成本，提高了查询性能，并为未来的业务发展奠定了坚实的基础。

常见问题解答

1. ClickHouse 和 Elasticsearch 有什么区别？

ClickHouse 是一款分布式列式数据库，以其高性能、高扩展性和高性价比而著称。Elasticsearch 是一款分布式搜索引擎，以其快速全文搜索和分析功能而著称。

2. 什么情况下应该使用 ClickHouse 冷热分离存储架构？

当日志数据量大，查询频率分布不均时，可以使用 ClickHouse 冷热分离存储架构。

3. ClickHouse 冷热分离存储架构有哪些优点？

ClickHouse 冷热分离存储架构的主要优点包括降低存储成本、提高查询性能和增强扩展性。

4. ClickHouse 冷热分离存储架构有哪些局限性？

ClickHouse 冷热分离存储架构的一个局限性是，它可能不适用于所有类型的日志数据。例如，对于需要实时查询的日志数据，它可能不是理想的选择。

5. ClickHouse 冷热分离存储架构的未来趋势是什么？

预计 ClickHouse 冷热分离存储架构将在未来得到更广泛的应用，因为企业越来越需要优化日志存储以应对不断增长的数据量。