时序数据库 Clickhouse

ClickHouse 是一个开源的列式时序数据库管理系统（DBMS），专为高性能和低延迟的数据分析而设计。它最初由俄罗斯的互联网公司 Yandex 开发，用于处理海量的数据分析工作负载。以下是 ClickHouse 的主要特点和介绍：

1. 列式存储：ClickHouse 采用列式存储，这意味着它将数据按列存储在磁盘上，而不是按行存储。这种存储方式对于数据分析非常高效，因为它允许查询只读取所需的列，而不必读取整个行。这导致了更快的查询性能和更小的存储空间占用。

2. 分布式架构：ClickHouse 具有分布式架构，可以轻松扩展以处理大规模数据集。它支持数据分片、分布式复制和负载均衡，以确保高可用性和容错性。

3. 支持 SQL 查询：ClickHouse 支持标准的 SQL 查询语言，使用户可以使用熟悉的查询语法执行数据分析操作。它还支持复杂的查询，如聚合、窗口函数和子查询。

4. 高性能：ClickHouse 以查询性能和吞吐量为重点进行了优化。它专为快速的数据分析查询而设计，可以在毫秒级别内处理数十亿行的数据。

5. 实时数据注入：ClickHouse 支持实时数据注入，允许将新数据迅速插入到表中，并能够在不停机的情况下进行数据更新。

6. 支持多种数据格式：ClickHouse 可以处理多种数据格式，包括 JSON、CSV、Parquet 等，使其能够与各种数据源无缝集成。

7. 可扩展性：ClickHouse 具有可扩展性，可以与其他工具和框架（如 Apache Kafka、Spark、Presto）集成，以满足各种数据处理需求。

8. 开源和活跃的社区：ClickHouse 是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。这意味着你可以免费获取并使用它，并且有一个庞大的开发者社区，提供了大量的文档和资源。

ClickHouse 在大数据分析、日志处理、事件追踪、时序数据分析等场景中得到了广泛的应用。它的高性能、可扩展性和强大的查询功能使其成为处理大规模数据的理想选择。如果你需要处理大量时序数据并进行快速数据分析，那么 ClickHouse 可能是一个非常有价值的数据库管理系统。

24.1 安装和配置ClickHouse数据库

24.1.1 安装

在Ubuntu上安装ClickHouse

1. 打开终端并更新包列表：

   sudo apt update

2. 安装ClickHouse的APT存储库：

   sudo apt install apt-transport-https ca-certificates dirmngr
   sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E0C56BD4
   echo "deb https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list

3. 再次更新包列表以获取ClickHouse包：

   sudo apt update

4. 安装ClickHouse Server：

   sudo apt install clickhouse-server

5. 启动ClickHouse服务：

   sudo service clickhouse-server start

6. 我们可以使用以下命令检查ClickHouse服务器的状态：

   sudo service clickhouse-server status

在Manjaro / Arch Linux上安装ClickHouse

1. 打开终端并使用以下命令安装ClickHouse：

   sudo pacman -S clickhouse

2. 启动ClickHouse服务：

   sudo systemctl start clickhouse-server

3. 我们可以使用以下命令检查ClickHouse服务器的状态：

   sudo systemctl status clickhouse-server

这样ClickHouse就已经安装在你的Ubuntu或Arch Linux系统上了，并且服务已启动。

此时如果我们如果访问本地host上的这个网址：http://localhost:8123 ，会看到服务器返回了一个’Ok’给我们。

24.1.2 配置clickhouse的密码

还是不要忘记，生产环境中安全是至关重要的，在ClickHouse中配置密码需要完成以下步骤：

1. 创建用户和设置密码： 首先，我们需要登录到ClickHouse服务器上，并使用管理员权限创建用户并设置密码。我们可以使用ClickHouse客户端或者通过在配置文件中执行SQL来完成这一步骤。

   使用ClickHouse客户端：

   CREATE USER 'your_username' IDENTIFIED BY 'your_password';

   请将 'your_username' 替换为我们要创建的用户名，将 'your_password' 替换为用户的密码。

2. 分配权限： 创建用户后，需要分配相应的权限。通常，我们可以使用GRANT语句来为用户分配权限。以下是一个示例，将允许用户对特定表执行SELECT操作：

   GRANT SELECT ON database_name.table_name TO 'your_username';

   这将授予 'your_username' 用户对 'database_name.table_name' 表的SELECT权限。我们可以根据需要为用户分配不同的权限。

3. 配置ClickHouse服务： 接下来，我们需要配置ClickHouse服务器以启用身份验证。在ClickHouse的配置文件中，找到并编辑users.xml文件。通常，该文件的位置是/etc/clickhouse-server/users.xml。在该文件中，我们可以为刚刚创建的用户添加相应的配置。

   <yandex>
       <profiles>
           <!-- 添加用户配置 -->
           <your_username>
               <password>your_password</password>
               <networks>
                   <ip>::/0</ip> <!-- 允许所有IP连接 -->
               </networks>
           </your_username>
       </profiles>
   </yandex>

   请注意，这只是一个示例配置，我们需要将 'your_username' 和 'your_password' 替换为实际的用户名和密码。此外，上述配置允许来自所有IP地址的连接，这可能不是最安全的配置。我们可以根据需要限制连接的IP地址范围。

4. 重启ClickHouse服务： 最后，重新启动ClickHouse服务器以使配置更改生效：

   sudo systemctl restart clickhouse-server

   这会重新加载配置文件并应用新的用户和权限设置。

完成上述步骤后，我们的ClickHouse服务器将配置了用户名和密码的身份验证机制，并且只有具有正确凭据的用户才能访问相应的数据库和表。请确保密码强度足够，以增强安全性。

24.2 ClickHouse for Rust: clickhouse.rs库

clickhouse.rs 是一个网友 Paul Loyd 开发的比较成熟的第三方 Rust 库，旨在与 ClickHouse 数据库进行交互，提供了便捷的查询执行、数据处理和连接管理功能。以下是该库的一些主要特点：

主要特点

1. 异步支持：clickhouse.rs 利用了 Rust 的异步编程能力，非常适合需要非阻塞数据库操作的高性能应用程序。
2. 类型化接口：该库提供了强类型接口，使数据库交互更加安全和可预测，减少运行时错误并提高代码的健壮性。
3. 支持 ClickHouse 特性：库支持多种 ClickHouse 特性，包括批量插入、复杂查询和不同的数据类型。
4. 连接池：clickhouse.rs 包含连接池功能，在高负载场景下实现高效的数据库连接管理。
5. 易用性：该库设计简洁明了的 API，使各级 Rust 开发者都能轻松上手。

安装

要使用 clickhouse.rs，需要在 Cargo.toml 中添加依赖项：

[dependencies]
clickhouse = "0.11"  # 请确保使用最新版本

基本用法

以下是使用 clickhouse.rs 连接 ClickHouse 数据库并执行查询的简单示例：

use clickhouse::{Client, Row};
use futures::stream::StreamExt;
use tokio;

#[tokio::main]
async fn main() {
    // 初始化客户端
    let client = Client::default()
        .with_url("http://localhost:8123")
        .with_database("default");

    // 执行查询示例
    let mut cursor = client.query("SELECT number FROM system.numbers LIMIT 10").fetch().unwrap();
    while let Some(row) = cursor.next().await {
        let number: u64 = row.unwrap().get("number").unwrap();
        println!("{}", number);
    }
}

错误处理

该库使用标准的 Rust 错误处理机制，使得管理潜在问题变得简单。以下是处理查询执行错误的示例：

use clickhouse::{Client, Error};
use tokio;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Error> {
    let client = Client::default().with_url("http://localhost:8123");

    let result = client.query("SELECT number FROM system.numbers LIMIT 10")
        .fetch()
        .await;

    match result {
        Ok(mut cursor) => {
            while let Some(row) = cursor.next().await {
                let number: u64 = row.unwrap().get("number").unwrap();
                println!("{}", number);
            }
        }
        Err(e) => eprintln!("查询执行错误: {:?}", e),
    }

    Ok(())
}

高级用法

对于批量插入或处理特定数据类型等复杂场景，请参阅库的文档和示例。该库支持多种 ClickHouse 特性，可以适应各种使用场景。

24.3 备份 ClickHouse 数据库的教程

备份 ClickHouse 数据库对于数据安全和业务连续性至关重要。通过定期备份，可以在数据丢失、硬件故障或人为错误时快速恢复，确保数据完整性和可用性。此外，备份有助于在系统升级或迁移过程中保护数据，避免意外损失。备份还支持增量备份和压缩，优化存储空间和备份速度，为企业提供灵活、高效的数据管理解决方案。通过良好的备份策略，可以大大降低数据丢失风险，保障业务稳定运行。

配置备份目的地

首先，在 /etc/clickhouse-server/config.d/backup_disk.xml 中添加备份目的地配置：

<clickhouse>
    <storage_configuration>
        <disks>
            <backups>
                <type>local</type>
                <path>/backups/</path>
            </backups>
        </disks>
    </storage_configuration>
    <backups>
        <allowed_disk>backups</allowed_disk>
        <allowed_path>/backups/</allowed_path>
    </backups>
</clickhouse>

备份整个数据库

执行以下命令将整个数据库备份到指定磁盘：

BACKUP DATABASE my_database TO Disk('backups', 'database_backup.zip');

恢复整个数据库

从备份文件中恢复整个数据库：

RESTORE DATABASE my_database FROM Disk('backups', 'database_backup.zip');

备份表

执行以下命令将表备份到指定磁盘：

BACKUP TABLE my_database.my_table TO Disk('backups', 'table_backup.zip');

恢复表

从备份文件中恢复表：

RESTORE TABLE my_database.my_table FROM Disk('backups', 'table_backup.zip');

增量备份

指定基础备份进行增量备份：

BACKUP DATABASE my_database TO Disk('backups', 'incremental_backup.zip') SETTINGS base_backup = Disk('backups', 'database_backup.zip');

使用密码保护备份

备份文件使用密码保护：

BACKUP DATABASE my_database TO Disk('backups', 'protected_backup.zip') SETTINGS password='yourpassword';

压缩设置

指定压缩方法和级别：

BACKUP DATABASE my_database TO Disk('backups', 'compressed_backup.zip') SETTINGS compression_method='lzma', compression_level=3;

恢复特定分区

从备份中恢复特定分区：

RESTORE TABLE my_database.my_table PARTITIONS 'partition_id' FROM Disk('backups', 'table_backup.zip');

更多详细信息请参考 ClickHouse 文档。

24.4 关于Clickhouse的优化

在量化金融领域，处理大量实时数据至关重要。ClickHouse作为一款高性能列式数据库，提供了高效的查询和存储方案。然而，为了充分发挥其性能，必须对其进行优化。

硬件优化

1. 存储设备：选择高性能 SSD，可以显著提高数据读取和写入速度。
2. 内存：增加内存容量，有助于更快地处理大量数据。
3. 网络：优化网络带宽和延迟，确保分布式集群间的数据传输效率。

配置优化

1. 设置合适的分区策略：根据时间或其他关键维度分区，提高查询性能。
2. 合并设置：配置合适的 merge_tree 设置，优化数据合并过程，减少碎片。
3. 缓存和内存设置：调整 mark_cache_size 和 max_memory_usage 等参数，提升缓存命中率和内存使用效率。

查询优化

1. 索引：利用主键和二级索引，加速查询。
2. 并行查询：启用 max_threads 参数，充分利用多核 CPU 并行处理查询。
3. 物化视图：预计算常用查询结果，减少实时计算开销。

数据模型优化

1. 列存储设计：尽量将频繁查询的列存储在一起，减少 I/O 开销。
2. 压缩算法：选择合适的压缩算法，如 LZ4 或 ZSTD，在压缩率和性能之间取得平衡。

实践案例

以量化金融中的市场数据分析为例，优化 ClickHouse 的关键步骤如下：

1. 分区策略：按日期分区，使查询特定时间段数据时更高效。
2. 物化视图：预计算每日交易量、价格波动等关键指标，减少实时计算负担。
3. 并行查询：调整 max_threads，确保查询时充分利用服务器多核资源。

监控和维护

1. 监控工具：使用 ClickHouse 提供的 system 表监控系统性能和查询效率。
2. 定期维护：定期检查并优化分区和索引，防止性能下降。

通过合理的硬件配置、优化查询和数据模型设计，以及持续的监控和维护，ClickHouse 可以在量化金融领域中提供卓越的性能和可靠性，支持高频交易、实时数据分析等应用场景。以下我将介绍一些优化实例：

24.4.1. 硬件配置

<clickhouse>
    <storage_configuration>
        <disks>
            <default>
                <path>/var/lib/clickhouse/</path>
            </default>
            <ssd>
                <type>local</type>
                <path>/mnt/ssd/</path>
            </ssd>
        </disks>
    </storage_configuration>
</clickhouse>

24.4.2. 创建分区表

CREATE TABLE market_data (
    date Date,
    symbol String,
    price Float64,
    volume UInt64
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (symbol, date);

24.4.3. 使用物化视图

CREATE MATERIALIZED VIEW market_summary
ENGINE = AggregatingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (symbol, date)
AS
SELECT
    symbol,
    toYYYYMM(date) as month,
    avg(price) as avg_price,
    sum(volume) as total_volume
FROM market_data
GROUP BY symbol, month;

24.4.4. 并行查询

SET max_threads = 8;

SELECT
    symbol,
    avg(price) as avg_price
FROM market_data
WHERE date >= '2023-01-01' AND date <= '2023-12-31'
GROUP BY symbol;

24.4.5. 压缩算法

CREATE TABLE compressed_data (
    date Date,
    symbol String,
    price Float64,
    volume UInt64
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (symbol, date)
SETTINGS index_granularity = 8192,
    compress_on_write = 1,
    compression = 'lz4';

通过合理的硬件配置、优化查询和数据模型设计，以及持续的监控和维护，ClickHouse 可以在量化金融领域中提供卓越的性能和可靠性，支持高频交易、实时数据分析等应用场景。

案例1 通过Rust脚本在Clickhouse数据库中建表、删表、查询

在量化金融领域中，使用 Rust 脚本管理 ClickHouse 数据库可以实现高效的数据处理和管理。以下是一个基本案例 。

准备工作

首先，确保在你的 Cargo.toml 中添加 clickhouse 依赖：

[dependencies]
clickhouse = { default-features = false, version = "0.11.6" }

创建 ClickHouse 客户端

定义并初始化一个 ClickHouse 客户端：

use clickhouse::{Client, Row};
use lazy_static::lazy_static;

lazy_static! {
    pub static ref CLICKHOUSE_CLIENT: ClickHouseClient = ClickHouseClient::new();
}

pub struct ClickHouseClient {
    pub client: Client,
}

impl ClickHouseClient {
    pub fn new() -> Self {
        let client = Client::default().with_url("http://localhost:8123").with_database("default");
        ClickHouseClient { client }
    }
}

创建表

创建一个新的表 market_data：

impl ClickHouseClient {
    pub async fn create_table(&self) -> Result<(), clickhouse::error::Error> {
        let query = r#"
            CREATE TABLE market_data (
                date Date,
                symbol String,
                price Float64,
                volume UInt64
            ) ENGINE = MergeTree()
            PARTITION BY date
            ORDER BY (symbol, date)
        "#;

        self.client.query(query).execute().await
    }
}

删除表

删除一个已存在的表：

impl ClickHouseClient {
    pub async fn drop_table(&self, table_name: &str) -> Result<(), clickhouse::error::Error> {
        let query = format!("DROP TABLE IF EXISTS {}", table_name);
        self.client.query(&query).execute().await
    }
}

查询数据

从表中查询数据：

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize, Row)]
pub struct MarketData {
    pub date: String,
    pub symbol: String,
    pub price: f64,
    pub volume: u64,
}

impl ClickHouseClient {
    pub async fn query_data(&self) -> Result<Vec<MarketData>, clickhouse::error::Error> {
        let query = "SELECT * FROM market_data LIMIT 10";
        let result = self.client.query(query).fetch_all::<MarketData>().await?;
        Ok(result)
    }
}

示例用法

完整的示例代码展示了如何使用这些功能：

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), clickhouse::error::Error> {
    let client = ClickHouseClient::new();

    // 创建表
    client.create_table().await?;
    println!("Table created successfully.");

    // 查询数据
    let data = client.query_data().await?;
    for row in data {
        println!("{:?}", row);
    }

    // 删除表
    client.drop_table("market_data").await?;
    println!("Table dropped successfully.");

    Ok(())
}

通过这个基本教程，你可以在 Rust 脚本中实现对 ClickHouse 数据库的基本管理操作。这些示例代码可以根据具体需求进行扩展和优化，以满足量化金融领域的复杂数据处理需求。

案例2 创建布林带表的 SQL 脚本示例

本案例展示如何利用 Rust 脚本与 ClickHouse 交互，计算布林带 (Bollinger Bands) 和其他技术指标，帮助金融分析师和量化交易员优化他们的交易策略。

-- 创建名为 AG2305_TEST 的表，使用 MergeTree 引擎
CREATE TABLE AG2305_TEST
    ENGINE = MergeTree()
        ORDER BY (minute, mean_lastprice) -- 按 minute 和 mean_lastprice 排序
AS
-- 从子查询中选择字段
SELECT outer_query.minute,
       CAST(outer_query.mean_lastprice AS Float32) AS mean_lastprice, -- 将 mean_lastprice 转换为 Float32 类型
       CAST(sma AS Float32)                        AS sma,           -- 将 sma 转换为 Float32 类型
       CAST(stddev AS Float32)                     AS stddev,        -- 将 stddev 转换为 Float32 类型
       CAST(upper AS Float32)                      AS upper,         -- 将 upper 转换为 Float32 类型
       CAST(lower AS Float32)                      AS lower,         -- 将 lower 转换为 Float32 类型
       CAST(super_upper AS Float32)                AS super_upper,   -- 将 super_upper 转换为 Float32 类型
       CAST(super_lower AS Float32)                AS super_lower,   -- 将 super_lower 转换为 Float32 类型
       CAST(ssuper_upper AS Float32)               AS ssuper_upper,  -- 将 ssuper_upper 转换为 Float32 类型
       CAST(ssuper_lower AS Float32)               AS ssuper_lower,  -- 将 ssuper_lower 转换为 Float32 类型
       CASE
           -- 根据价格突破的不同情况赋值 bollinger_band_status
           WHEN super_upper > mean_lastprice AND mean_lastprice > upper THEN 1 -- 向上突破2个标准差
           WHEN super_lower < mean_lastprice AND mean_lastprice < lower THEN 2 -- 向下突破2个标准差
           WHEN ssuper_upper > mean_lastprice AND mean_lastprice > super_upper THEN 3 -- 向上突破4个标准差
           WHEN ssuper_lower < mean_lastprice AND mean_lastprice < super_lower THEN 4 -- 向下突破4个标准差
           WHEN mean_lastprice > ssuper_upper THEN 5 -- 向上突破5个标准差
           WHEN mean_lastprice < ssuper_lower AND upper != lower THEN 6 -- 向下突破5个标准差
           ELSE 0 -- 在布林带内及其他情况
       END AS bollinger_band_status
FROM (
    -- 从内层查询中选择字段
    SELECT subquery.minute,
           subquery.mean_lastprice,
           subquery.start_time,
           -- 计算简单移动平均线 (SMA)
           avg(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS sma,
           -- 计算标准差
           stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS stddev,
           -- 计算布林带上下轨
           sma + 1.5 * stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS upper,
           sma - 1.5 * stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS lower,
           -- 计算更高和更低的布林带轨道
           sma + 3 * stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS super_upper,
           sma - 3 * stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS super_lower,
           sma + 4 * stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS ssuper_upper,
           sma - 4 * stddevPop(subquery.mean_lastprice)
               OVER (PARTITION BY subquery.start_time ORDER BY subquery.minute ASC) AS ssuper_lower
    FROM (
        -- 最内层查询，按分钟聚合数据并计算均价
        SELECT toStartOfMinute(datetime) AS minute,
               AVG(lastprice)            AS mean_lastprice,
               -- 计算开始时间，根据 datetime 决定是当前日期的 21 点还是前一天的 21 点
               CASE
                   WHEN toHour(datetime) < 21 THEN toDate(datetime) - INTERVAL 1 DAY + INTERVAL 21 HOUR
                   ELSE toDate(datetime) + INTERVAL 21 HOUR
               END AS start_time
        FROM futures.AG2305
        GROUP BY minute, start_time
    ) subquery
) outer_query
ORDER BY outer_query.minute;

脚本解析

1. 创建表：使用 MergeTree 引擎创建表 AG2305_TEST，并按 minute 和 mean_lastprice 排序。
2. 选择字段：从内部查询中选择字段并进行类型转换。
3. 布林带状态：根据价格与布林带上下轨的关系，确定 bollinger_band_status 的值。
4. 内部查询：
   • 子查询：聚合每分钟的平均价格 mean_lastprice，并计算开始时间 start_time。
   • 布林带计算：计算简单移动平均线（SMA）和不同标准差倍数的上下轨。

通过这个逐行注释的 SQL 脚本，可以更好地理解如何在 ClickHouse 中创建复杂的计算表，并应用于量化金融领域的数据处理。