数据库、数据仓库之间的区别与联系(clickhouse)

timo-nbktp 1年前 ⋅ 987 阅读

ClickHouse,其全称是Click Stream,Data WareHouse。从其全称中的“Data WareHouse”,我们可以看出clickhouse的定位是数据仓库。那么“数据仓库”和“数据库”有什么区别呢?理解这点这很重要,理解了二者的区别,你就可以正确的将clickhouse用到其合适的应用场景。

  • 一、OLTP与OLAP

  • 二、数据仓库的特点

  • 三、数据库与数据仓库结合使用

一、OLTP与OLAP

在理解"数据仓库"与“数据库”的区别之前,我们需要先说明两个术语,即:OLTP与OLAP。

  • OLTP(on-line transaction processing)联机事务处理:通常指的是面向传统应用服务的关系型数据库,用户通过web界面操作实时“增删改查”数据库里面的数据。包含核心的基本的事务处理逻辑,用户对于性能的要求很高,用户点击界面之后,响应时间最低要求在5秒之内(通常3秒以内),同时需要支持比较高的用户并发度。OLTP的数据操作通常面向的是1条或几条少量数据,比如:用户下单操作该用户的购物车、支付记录、积分记录等少量数据。
  • OLAP(On-Line Analytical Processing)联机分析处理:面向的应用主要是执行复杂的数据分析操作,侧重于决策支撑,通过图形报表展现直观易动的数据分析结果。对于响应时间的要求相对宽松,数据分析过程通常不支持用户高并发,但数据分析的结果支持用户的高并发访问。OLAP面向的通常是批量数据操作,数据按批次进行导入、分析等操作,OLAP系统通常结合ETL(抽取(extract)、转换(transform)、加载(load))系统进行使用。

理解上面的两个数据,剩下的就简单多了,数据库通常面向OLTP操作,数据仓库通常面向OLAP操作。OLTP侧重于保存及变更数据的当前状态,而数据仓库侧重于保存数据的历史存档。比如:用户银行转账,OLTP数据库侧重于管理用户当前账户里的剩余金额,和转账过程对方账户金额入账的数据一致性;而OLAP数据仓库侧重于记录谁进行了转账、转了多少钱、钱转到了哪里。历史上该用户习惯在什么时间转账,月初还是月末?一个月转账几次?

二、数据仓库的特点

下面的是数据仓库的几个典型特点:

  • 关注于记录数据变化的过程,而不是数据当前的状态。

  • 读多写少

  • 大宽表

  • 数据批量操作,不更新或很少更新

  • 不支持事务

有的工作经验相对少的朋友看了这几条会说:“这哪是什么特点,这都是缺点啊!” 。不更新或很少更新,读多写少都是场景限制,大宽表破坏数据库设计范式,不支持事务那还叫什么数据库?其实不然,在OLAP的场景下,这些恰恰是它为了保障数据分析的性能所进行特殊设计的特点。给大家举几个例子:

  • 比如:某云厂商按周期采集服务器的运行指标,比如:内存使用率、CPU使用率等等。这些指标都是批量采集、批量入库的,一旦入库就不会再去修改。通常也不会将内存指标建立一张表、CPU使用率建一张表,而是对于同一机房的服务器建一张表,这张表以时间维度包含各种指标。比如:查询内存使用率>80,CPU使用率>70的服务器的时候,就不会两表关联查询了,查询一张宽表就可以了,数据分析的性能飞跃式提升。不支持事务,通常OLAP系统不支持事务,因为事务会在一定程度上影响数据操作的性能。数据入库之后,需要针对这些指标不断地进行分析、挖掘,即:读多写少,基本上就批量写一次后续都是读数据操作。
  • 又比如:股票实时交易数据,关注于记录数据变化的过程,而不是数据当前的状态。所有股票的所有历史数据一旦进入数据仓库之后,就不会发生修改。可以进行股票量化交易分析。

  • 又比如:用户商品点击量数据、用户操作行为数据、用户网页浏览时长数据等等,这些数据都是对用户进行分析所需要的数据,一旦入库不会修改。可以进行用户买卖意愿行为分析。

其实还有很多这种类型的数据,这种数据的特点就是:数据量大、产生之后不会发生变化(那一个时间刻度的数据就不会发生变化)。因此,数据仓库通常面向的是吞吐量大的历史数据进行存档、不会在做更新删除操作的这种数据场景,数据存档之后通常只面向数据查询分析。

三、数据库与数据仓库结合使用

通常一个较大型的应用服务系统,既有数据库,也有数据仓库。数据库面向用户进行联机事务处理,处理用户界面的实时操作。数据仓库的数据面向决策管理层,提供数据及图形报表,提供变化多样的数据分析决策。

上图是一个典型的数据库与数据仓库同时存在的应用服务场景

  • 互联网用户通过应用服务产生用户行为,对数据库进行OLTP操作

  • 应用服务把用户的操作的行为发送给消息队列,消息队列将数据导入数据仓库

  • 数据库的数据可以通过ETL抽取、处理、转换、整合到数据仓库

  • 决策分析系统主要面向数据仓库进行数据分析,数据分析结果可以回馈到数据库,通过应用服务面向互联网用户提供数据分析结果查看能力

  • 决策分析系统同时对应用服务的决策管理者,提供数据分析决策支撑能力

 

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