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ClickHouse开源项目解析：RHEL 8环境配置与开发实践

云信安装大师
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10 5 月, 2025
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ClickHouse开源项目解析：RHEL 8环境配置与开发实践

引言

ClickHouse是Yandex开源的列式数据库管理系统，专为在线分析处理(OLAP)场景设计。它以卓越的查询性能著称，特别适合大规模数据分析。本文将详细介绍在RHEL 8系统上配置ClickHouse开发环境并进行基础开发的完整流程。

准备工作

环境要求

  • RHEL 8操作系统（本文以RHEL 8.4为例）
  • 至少4GB内存（推荐8GB以上）
  • 20GB可用磁盘空间
  • sudo权限账户

前置知识

  • Linux基础命令操作
  • SQL基础语法
  • YUM包管理工具使用

第一部分：ClickHouse安装配置

1. 添加ClickHouse官方仓库

首先需要添加ClickHouse的官方YUM仓库：

代码片段 
sudo yum install -y yum-utils
sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64

参数说明：
– yum-utils：提供yum-config-manager等实用工具
– rpm --import：导入ClickHouse的GPG密钥用于验证软件包
– yum-config-manager：添加新的软件源仓库

2. 安装ClickHouse服务端和客户端

代码片段 
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client

注意事项：
1. 安装过程中会自动创建clickhouse用户和组
2. ClickHouse默认会安装在/var/lib/clickhouse目录下

3. 启动ClickHouse服务

代码片段 
sudo systemctl enable clickhouse-server
sudo systemctl start clickhouse-server

验证服务状态：

代码片段 
systemctl status clickhouse-server

如果看到”active (running)”表示服务已正常启动。

4. 连接客户端测试

代码片段 
clickhouse-client

成功连接后会显示如下提示符：

代码片段 
localhost :)

可以执行简单的SQL测试：

代码片段 
SELECT version()

第二部分：基础开发实践

1. 创建数据库和表

在ClickHouse客户端中执行以下SQL：

代码片段 
-- 创建数据库(如果不存在)
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db;

-- 使用数据库
USE test_db;

-- 创建MergeTree引擎表(适合时间序列数据)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_activity (
    event_date Date,
    user_id UInt32,
    event_type String,
    duration_sec UInt32,
    device String DEFAULT 'unknown'
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, user_id);

引擎说明：
– MergeTree是ClickHouse最常用的引擎，支持索引和分区
– PARTITION BY定义了分区键，这里按年月分区提高查询效率
– ORDER BY定义了主键，影响数据存储顺序和查询性能

2. 插入测试数据

代码片段 
-- 单条插入(不推荐生产使用)
INSERT INTO user_activity VALUES ('2023-01-01', 1001, 'login', 30, 'mobile');

-- 批量插入(推荐方式)
INSERT INTO user_activity VALUES 
    ('2023-01-01', 1002, 'purchase', 120, 'desktop'),
    ('2023-01-02', 1001, 'logout', 5, 'mobile'),
    ('2023-01-02', 1003, 'login', 45, 'tablet');

最佳实践：
1. ClickHouse适合大批量写入(每次至少1000行)
2. INSERT语句尽量包含多行数据减少网络开销

3. SQL查询示例

a)基础查询

代码片段 
-- SELECT基本查询 
SELECT * FROM user_activity WHERE event_date = '2023-01-01';

-- GROUP BY聚合查询 
SELECT 
    event_date,
    count() AS total_events,
    sum(duration_sec) AS total_duration,
    uniq(user_id) AS unique_users  
FROM user_activity 
GROUP BY event_date;

b)高级分析函数

代码片段 
-- Window函数计算用户行为时长排名  
SELECT 
    user_id,
    event_type,
    duration_sec,
    rank() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY duration_sec DESC) AS duration_rank  
FROM user_activity;

ClickHouse优化实践技巧

a)数据批量导入最佳实践

对于大数据量导入，建议使用CSV文件批量加载：

1.准备CSV文件(user_data.csv):
“`
2023-01-03,1004,”view”,60,”desktop”
2023-01-03,1005,”login”,20,”mobile”
2023-01

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