数仓引入ClickHouse之后，性能提升了400%！
作者介绍
小琴，携程高级数据经理，负责酒店BI、数仓工作，专注于大数据应用领域多年。
一、背景
随着时间推移和业务的快速发展，携程酒店数据累积越来越多。目前流量日数据在3T左右，再加上各种订单、价、量、态等数据更是庞大。
现有Hive（Spark引擎）执行速度虽然相对较快，但在国际化发展背景下，一些海外业务由于时差问题，数据需要比国内提前数小时完成，所以性能提升迫在眉睫。2020年初，我们开始研究ClickHouse在数据仓库领域应用。
本文将从技术方案选型、集成开发环境封装、ClickHouse代码优化技巧、异常问题处理、服务器故障处理五个方面分享ClickHouse实践，希望给关注同样问题的同学有所启发。
二、技术预研与技术方案选型
公司内部有无ClickHouse集群使用环境？经过了解知晓，原ClickHouse验证集群正准备下线，无可用环境。
办公电脑通过Vmware搭建ClickHouse集群，部分同学基于单机练习ClickHouse语法以及验证各项ClickHouse特性，部分专攻ClickHouse集群搭建及各项配置、集成开发环境的封装等底层功能。
2020年3月，Vmware搭建ClickHouse集群基本完成各项验证，同时4台物理服务器（配置：内存-256G，CPU-40core，硬盘-3.5T）到位。为保证对生产平稳过渡（不给生产DB造成额外压力），我们从Hive ODS层同步数据至ClickHouse ODS层，技术方案如下图（橙色部分是ClickHouse实现部分）：
三、集成开发环境封装
我们发现消耗在数据同步上的时间太多，是数据计算时间的十几倍。于是开始研究ClickHouse数据导入方式，其中一种如下：
cat filename.orc | clickhouse-client -- query='INSERTINTO some_table FORMAT ORC'
在此基础上通过缓存、批处理等机制封装成新的orc2ck.sh同步工具，使同步速度比原先工具的性能提高500%以上。
为了提高开发效率，减少代码冗余，我们封装了ClickHouse代码执行工具ck.sh，执行环境如下图（橙色部分是应用代码部分，红色框部分是封装工具及参数）。
四、ClickHouse代码优化技巧
通过增加过滤逻辑可以减少数据扫描，达到提高执行速度及降低内存消耗的目的。
五、异常问题处理
Code: 252, e.displayText() = DB::Exception: Too many parts (301) . Merges are processing significantly slower than inserts.
解决这个问题需要先分析Merge过程，如下图所示：
Merge过程是异步的，插入速度过快会导致以上错误，一般建议速度100w/s。
Code: 241, e.displayText() = DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded
这种错误是请求内存高于系统分配内存导致，解决这类问题可以从两方面入手：
在服务器内存充裕的情况下增加内存配额，一般通过max_memory_usage来实现；
在服务器内存不充裕的情况下，建议将超出部分内容分配到系统硬盘上，但会降低执行速度；一般通过max_bytes_before_external_group_by 、max_bytes_before_external_sort参数来实现。
如果以上方法仍然无法解决问题，需要检查代码是否合理，从代码角度去优化（参考代码优化技巧部分）。
六、服务器故障处理
故障背景：故障演练导致ClickHouse服务器被强行重启，ClickHouse服务无法正常启动。
解决办法：根据ClickHouse错误日志 (clickhouse-server.err.log) 定位问题，发现ClickHouse服务启动时无法加载表的元数据，处理方式有两种：
删除或移走该表对应数据文件（本次故障使用了该方式，下图为错误日志）
重建该表元数据（此方式更为合理）
七、小结
截止2020年上半年，携程酒店订单主题以及P1体系报表已经全部实现完毕，大部分性能提升在200%以上，整体性能提升平均在400%左右，基本解决大部分应用场景的问题。
后期我们将整合更多主题入仓，充分发挥ClickHouse的性能优势，进一步提升效率。此外，我们也在研究Flink+ClickHouse技术，推进实时数仓建设。