原文地址：https://pixeljets.com/blog/clickhouse-vs-elasticsearch/
原文作者：Anton Sidashin
本文永久链接：https://github.com/gocn/translator/blob/master/2021/w10_Clickhouse_for_log_storage_and_analysis_in_2021.md
译者：Fivezh
校对：咔叽咔叽
2018年，我写过一篇关于Clickhouse的文章，这段内容在互联网上仍然很流行，甚至被多次翻译。现在已经过去两年多，同时 Clickhouse 的开发节奏仍然活跃: 上个月有 800 个合并的 PR ! 这难道没让你大吃一惊吗？或许需要一小时才能查看完这些变更日志和新功能描述，例如 2020 年：https://clickhouse.tech/docs/en/whats-new/changelog/2020/
为了公平对比，ElasticSearch仓库在同一个月有惊人的1076个合并PR，同时在功能性方面，它的节奏也非常让人印象深刻！
我们正在将 Clickhouse 用于 ApiRoad.net 项目（这是一个 API 市场，开发人员出售其 API ，目前活跃开发中）的日志存储和分析，到目前为止，我们对效果感到满意。作为一名 API 开发人员， HTTP 请求/响应周期的可观察性和可分析性对于维护服务质量和快速发现 bug 非常重要，这一点对于纯 API 服务尤其如此。
我们也在其他项目上使用 ELK（ ElasticSearch，Logstash，filebeat，Kibana）技术栈用于同样目的：获取 HTTP 和邮件日志，使用 Kibana 进行事后的分析与搜索。
当然，我们也无处不在的使用 MySQL ！
这篇文章主要介绍我们选择 Clickhouse 而不是 ElasticSearch（或 MySQL ）作为基础数据（服务请求日志）存储解决方案的主要原因（说明：出于 OLTP的目的，我们仍会处使用 MySQL ）。
1. SQL 支持, JSON 和 数组作为一等公民
SQL是用于数据分析的理想语言。我喜欢SQL查询语言，SQL schema是无趣技术的完美示例，我建议在 99％ 项目中使用它从数据中发掘真相：项目代码不完美，而如果你的数据库是结构化 schema 存储的，就可以相对轻松地进行改造。反言之，如果数据库数据是一个巨大的 JSON 块（NoSQL），没有人可以完全掌握数据的清晰结构，那么重构将会遇到更多麻烦。
尤其是在使用 MongoDB 的老项目中，我看到了这种情况。每一次新的分析报告和每一个涉及数据迁移的重构都无比痛苦。如果是新建一个这样的项目还算有趣——因为不需要花太多时间详细设计项目结构，只要“看看它是如何能跑起来”就行，但是维护它将会非常无趣！
但是，重要的是要注意，这种经验法则（“使用严格schema”）对于日志存储用例而言并不那么关键。这就是 ElasticSearch 如此成功、具有许多优势和灵活架构的原因。
继续回到 JSON ，就 JSON 数据的查询、语法而言，传统的关系型数据库仍在追赶 NoSQL 数据库，我们必须承认 JSON 对动态结构化数据（如日志存储）而言，是非常方便的格式。
Clickhouse 是一种在 JSON 已发展存在后（不同于 MySQL 和 Postgres ）设计和构建的现代引擎。由于 Clickhouse 不必背负这些流行的 RDBMS 向后兼容性和严格 SQL 标准，Clickhouse 团队可以在功能和改进方面更快速发展，实际上也的确是。Clickhouse 的开发人员有更多机会在严格 schema 与 JSON 的灵活性之间达到最佳平衡，我认为他们在这方面做得很好。Clickhouse 试图在分析领域与Google Big Query 及其他主要对手竞争，因此它对“标准” SQL 进行了许多改进，这使其语法成为了杀手锏，在许多用于分析和计算目的情形下相比传统 RDBMS 更多优势。
一些基本的例子：
在 MySQL 中，你可以提取 JSON 字段，但是复杂的 JSON 处理仅在最新版本（具有 JSON_TABLE 函数的版本8）中可用。在 PosgreSQL 中，情况甚至更糟-在 PostgreSQL 12之前还没有直接的 JSON_TABLE 替代方案！
而这与 Clickhouse 的 JSON 及相关数组功能相比，也仅仅领先一小步。数组功能相关链接：
arrayJoin
groupArray
arrayMap
arrayFilter
在很多情况下，PostgreSQL 的 generate_series() 功能很有用。来自 ApiRoad 的一个具体示例：我们需要在chart.js 时间轴上映射请求数量。每天进行常规的SELECT .. group by day，但如果某些天没有任何查询时，就会出现间隙。但我们并不想要间隙，因此需要补零，对吧？这正是 PostgreSQL 中 generate_series() 函数有用的地方。在 MySQL 中，推荐按日期创建表并进行连接，不太优雅了吧？
如下是 ElasticSearch 中如何解决：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-datehistogram-aggregation.html#_missing_value_2
关于查询语言：我对 ElasticSearch 的 Lucene 语法、HTTP API 以及为检索数据而编写 json 等几个方面仍然不满意。而 SQL 将是我的首选。
这是 Clickhouse 用于日期差填充时的解决方案：
SELECT a.timePeriod as t, b.count as c from (with (select toUInt32(dateDiff('day', [START_DATE], [END_DATE])) ) as diffInTimeUnitsselect arrayJoin(arrayMap(x -> (toDate(addDays([START_DATE], x))), range(0, diffInTimeUnits+1))) as timePeriod ) aLEFT JOIN (select count(*) as count, toDate(toStartOfDay(started_at)) as timePeriod from logs WHERE [CONDITIONS]GROUP BY toStartOfDay(started_at)) b on a.timePeriod=b.timePeriod
在这里，我们通过 lambda 函数和循环生成一个虚拟表，然后再与按天分组的日志表进行左连接。
我认为 arrayJoin + arrayMap + range 函数方式相比 generate_series() 有更多灵活性。通过 WITH FILL 关键词可用于更简洁的语法。
2. 灵活的schema - 但需要时也可以严格
对于日志存储任务来说，数据schema通常会在项目生命周期中变化，ElasticSearch 允许将巨大的 JSON 块放入索引中，然后找出字段类型和索引部分。Clickhouse 也同样支持这种方法。可以将数据放入 JSON 字段并相对快速地进行过滤，尽管在TB级上并不会很快。然后，当你经常有在特定字段查询需要时，便可以在日志表中添加物化列（materialized columns），这些列能够即时的从 JSON 中提取值。对TB级数据查询时会更加快速。
我推荐 Altinity 关于日志存储中 JSON 与 表格式对比的专题视频：
https://youtu.be/pZkKsfr8n3M
3. 存储和查询效率
Clickhouse 在 SELECT 查询时非常快速，这在之前文章中已做讨论。
有趣的是，有证据表明，与 ElasticSearch 相比，Clickhouse 的存储效率可以高出 5-6 倍，而从查询的角度看，它的字面速度也要快一个数量级。还有另一个例子。
我相信二者没有直接的基准对比测试，至少我还未找到，因为 Clickhouse 和 ElasticSearch 在查询语法、缓存实现及整体特性上都非常不同。
MySQL 时，在仅有1亿行日志数据的表上进行如索引失效的非最优查询，都会使服务器陷入缓慢并产生内存交换，因此 MySQL 并不适合大型日志查询。但就存储而言，压缩的 InnoDB 表并没有那么糟糕。由于其基于行的特性，与 Clickhouse 相比，数据压缩方面的情况要差得多（抱歉，这次没有相关链接），但是它仍然可以在不显著降低性能的情况下设法降低成本 。因此在某些情况下，对于少量日志来说，我们依然可以使用 InnoDB 表。
4. 统计函数
在 Clickhouse 中，很容易计算 404 查询的中位数和 99 分位的耗时：
SELECT count(*) as cnt, quantileTiming(0.5)(duration) as duration_median, quantileTiming(0.9)(duration) as duration_90th, quantileTiming(0.99)(duration) as duration_99thFROM logs WHERE status=404
这里要注意 quantileTiming 函数的用法以及如何优雅地使用currying。Clickhouse 具有通用的分位数 quantile 函数！但是 quantileTiming 已针对序列化数据进行了优化，比如加载网页时间或后端响应时间的日志.
还有更多类似的，需要加权算术平均数吗？要计算线性回归吗？这很容易，只需使用专门的函数就可以。
这是 Clickhouse 相关统计函数的完整列表：
https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/
这些大部分在 MySQL 中都是有问题的。
ElasticSearch 在这方面比 MySQL 好得多，它既具有分位数又具有加权中位数，但是它还没有线性回归。
5. MySQL 和 Clickhouse 紧密结合
MySQL 和 Clickhouse 有多种级别的相互集成，这使它们最小化数据重复的情况下非常方便在一起使用：
MySQL 作为外部词典
通过binlog将 MySQL 数据镜像至 Clickhouse
MySQL 数据库引擎 - 和之前方法相似但更灵活，无需 binlog
MySQL 表函数 通过特定查询链接 MySQL 表
MySQL 表引擎 在 CREATE TABLE 语句中静态描述特定表
Clickhouse 使用 MySQL 协议
我不能肯定地说动态数据库和表引擎在 JOIN 上有多么快速和稳定，这肯定是需要基准测试的。但这个概念非常吸引人-你已经可以在 Clickhouse 数据库上完整地复制 MySQL 表 ，而不必处理缓存失效和重新设置索引。
关于将 MySQL 与 Elasticsearch 结合使用，我的有限经验表明，这两种技术有太多不同。我的印象是他们彼此各说各话，并不会组合出现。所以我通常只需要把 ElasticSearch 需要索引的数据 JSON 化，然后发送到 ElasticSearch 。之后，MySQL 数据一些迁移或任何变更操作（ UPDATE/REPLACE ）之后，在 Elasticseach 端找出需要重新索引的部分。关于 MySQL 和 ElasticSearch 的数据同步，这是一篇基于 Logstash 实现的文章。我不太喜欢 Logstash ，因为它的性能一般，对内存要求也很高，同时它也会成为系统中不稳定因素。对于使用 MySQL 的简单项目中，数据同步和索引往往是阻止我们使用 Elasticsearch 的因素。
6. 新特性
是否想要附加 S3 存储的 CSV，并将其作为 Clickhouse 中的表？这非常简单。
是否要更新或删除日志行以符合数据保护规范？现在，这很容易！
在我 2018 年写第一篇文章时，Clickhouse 还没有简单的方法来删除或更新数据，这是一个真正的弊端。现在，这不再是问题。Clickhouse 利用自定义 SQL 语法删除数据行：
ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] DELETE WHERE filter_expr
原因很明确，对于 Clickhouse（和其他列式数据库）来说，删除仍然是一项相当昂贵的操作，因此最好不要生产环境频繁使用。
7. 缺点
与 ElasticSearch 相比，Clickhouse 也有缺点。首先，如果构建用于日志存储的内部分析，那么就需要最好的 GUI 工具。Kibana 目前在这方面相比 Grafana 会是很好的选择（至少，这种观点非常流行，Grafana UI 有时并不那么顺滑）。如果使用 Clickhouse ，则必须使用 Grafana 或 Redash 。（我们喜欢的 Metabase 也获得了 Clickhouse 的支持！）
但是，在我们的案例中，我们正在构建面向用户的分析方法，因此无论如何我们都必须从头开始构建分析 GUI（我们使用 Laravel，Inertia.js，Vue.js 和 Charts.js 来实现用户界面）。
另一个与生态系统有关的问题是：消费、处理、发送数据到 Clickhouse 的工具是有限制。对于 Elasticsearch，有Logstash 和 filebeat，它们是 Elastic 生态系统固有的工具，旨在完美地协同工作。幸运的是，Logstash 也可以用于将数据放入Clickhouse，从而缓解了该问题。在 ApiRoad 中，我们使用了自己定制的 Node.js 日志传送程序，该程序将日志汇总，然后分批发送给 Clickhouse（因为 Clickhouse 喜欢大批处理，而不是小的多次插入）。
我在 Clickhouse 中不喜欢的还有一些函数的奇怪命名，这是因为 Clickhouse 是由 Yandex.Metrika（ Google 分析的竞争对手）创建的。比如，visitParamHas() 是用于检查JSON中是否存在特定键。通用目的，但并不是通用名称。有一堆名字不错的JSON函数名，例如 JSONHas()。还有一个有趣的细节：据我所知，它们使用不同的 JSON解析引擎，虽然更符合标准，但速度稍慢。
总结
ElasticSearch 是一个非常强大的解决方案，但我认为它最强的方面仍然是超过 10+ 节点的支持，用于大型全文检索和 facets ，复杂的索引和分值计算-这是 ElasticSearch 的亮点。当我们提及时间序列和日志存储时，似乎有更好的解决方案，而 Clickhouse 就是其中之一。ElasticSearch API 的功能非常强大，但在很多情况下，如果不从文档中复制具体 HTTP 请求，就很难记住如何做一件事，它有更多的“企业化”和“ Java 风格”。Clickhouse 和 lasticSearch 都是占用内存很大的程序， Clickhouse 内存要求为4GB，而 ElasticSearch 的内存要求为 16GB 。我还认为 Elastic 团队关注的重点是他们新的机器学习功能，我的愚见是，尽管这些功能听起来非常新潮，但不论你拥有多少开发人员和金钱，这些庞大的功能集很难持续支持和改进。对我来说，ElasticSearch 在不断的进入“博而不精”的状态。或许，是我错了。
Clickhouse 则与众不同。设置简单、SQL 也简单、控制台客户端也很棒。通过少量配置，就可以让一切简单有效的工作起来，但是当有需要时，也可以在 TB 级数据上使用丰富的特性、副本和分片能力。