Ubuntu 部署 ClickHouse：高性能分析型数据库（附shell脚本一键部署↓）

ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统（Columnar DBMS），专为在线分析处理（OLAP）设计，具备高性能、可扩展性和实时数据分析能力，适用于大规模数据集的快速查询场景。

核心特性

1. 列式存储与向量化查询
   • 数据按列存储而非行，减少查询时读取的无关数据量，提升聚合操作效率。
   • 向量化执行引擎（SIMD 指令优化）加速批量数据处理，单节点吞吐量可达每秒数百万行。
2. 实时分析与高吞吐
   • 支持近实时数据插入和查询，适用于实时监控、日志分析等场景。
   • 示例：Yandex 曾实现每秒处理数百万条搜索日志的查询性能。
3. SQL 兼容性与生态集成
   • 支持标准 SQL 语法，兼容主流 BI 工具（如 Tableau、Power BI）。
   • 提供外部表函数，可直接查询 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等系统数据，或读取 S3、GCS 等对象存储。
4. 分布式架构与扩展性
   • 支持多节点集群部署，数据分片（Sharding）和复制（Replication）实现水平扩展。
   • 可处理 PB 级数据，高并发场景下保持低延迟。
5. 高压缩率与存储优化
   • 使用 LZ4、ZSTD 等算法压缩数据，减少存储空间占用（通常压缩比达 5-10 倍）。
   • 支持 Parquet、Avro 等开放文件格式，降低跨系统数据交换成本。

技术优势

• 性能卓越：列式存储+向量化执行+并行计算，复杂查询响应时间亚秒级。
• 灵活数据模型：支持动态表结构修改、嵌套数据类型，适应多变分析需求。
• 开源生态：Apache 2.0 许可证，社区活跃，持续迭代新功能（如 MaterializeMySQL 引擎实现 MySQL 数据实时同步）。

典型应用场景

1. 实时日志分析
   • 案例：网站访问日志、应用日志实时写入 ClickHouse，支持秒级查询用户行为模式。
2. 用户行为分析（UBA）
   • 案例：电商、游戏行业构建用户特征大宽表，快速分析点击、浏览、购买等行为，支撑精准营销。
3. 企业经营分析
   • 案例：处理数亿条业务数据，支持数百维度查询，辅助商业决策（如收入、用户数趋势分析）。
4. 物联网（IoT）与监控
   • 案例：实时分析设备指标数据，构建高效监控告警系统。

局限性

• 事务支持弱：不支持 ACID 事务，修改操作（如 UPDATE/DELETE）需通过特殊引擎（如 ReplacingMergeTree）实现。
• 短查询延迟较高：单条查询可能占用全部 CPU 资源，高 QPS 场景需优化。
• 社区规模较小：相比 PostgreSQL、MySQL 等，生态工具和文档丰富度有待提升。

适用场景建议

• 推荐使用：读多写少、数据量大、查询复杂的分析场景（如报表生成、数据挖掘）。
• 不推荐使用：高频事务处理、强一致性要求的 OLTP 场景。

一、环境准备

sudo apt update                                                        # 更新软件包列表
sudo apt install -y curl apt-transport-https ca-certificates dirmngr   # 安装必要工具

二、添加 ClickHouse 官方仓库

1. 添加 GPG 公钥

sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 8919F6BD2B48D754

2. 添加仓库源

echo "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list

3. 更新包列表

sudo apt update

三、安装 ClickHouse

sudo apt install -y clickhouse-server clickhouse-client    # 安装服务端和客户端

• clickhouse-server：数据库服务
• clickhouse-client：命令行客户端

四、启动并启用服务

sudo systemctl start clickhouse-server     # 启动服务
sudo systemctl enable clickhouse-server    # 设置开机自启
sudo systemctl status clickhouse-server    # 查看状态

五、首次登录 ClickHouse

使用命令行客户端：

clickhouse-client

六、测试基本操作

1. 创建数据库

CREATE DATABASE test_db;

2. 使用数据库

USE test_db;

3. 创建表（示例：日志表）

CREATE TABLE logs (timestamp DateTime,user_id UInt32,action String,duration_ms UInt32
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY (user_id, timestamp);

4. 插入数据

INSERT INTO logs VALUES 
('2025-09-28 10:00:00', 1001, 'login', 120),
('2025-09-28 10:05:00', 1001, 'search', 80),
('2025-09-28 10:10:00', 1002, 'login', 150);

5. 查询数据

SELECT user_id, COUNT(*) AS cnt, AVG(duration_ms) AS avg_time
FROM logs
GROUP BY user_id;

七、配置远程访问

1. 编辑配置文件

sudo nano /etc/clickhouse-server/config.xml

2. 找到 <listen_host>，修改为：

<!-- 允许所有 IP 访问 -->
<listen_host>0.0.0.0</listen_host><!-- 或只允许特定 IP -->
<!-- <listen_host>192.168.1.100</listen_host> -->

3. 重启服务

sudo systemctl restart clickhouse-server.service

八、设置密码

1. 编辑用户配置

sudo nano /etc/clickhouse-server/users.d/default.xml

2. 创建配置文件内容：

<yandex><users><default><password>your_secure_password</password>  <!-- 设置密码 --><!-- 或使用 SHA256 加密 --><!-- <password_sha256_hex>...</password_sha256_hex> --></default></users>
</yandex>

3. 重启服务

sudo systemctl restart clickhouse-server.service

4. 远程连接示例

clickhouse-client --host <your-ip> --user default --password 'your_secure_password'

九、shell脚本自动化安装

#!/bin/sh# =============================================================================
# ClickHouse 安装脚本（一键搞定 systemd + 远程 + 密码）
# 作者：LoneEon
# 2025 年 9 月 28 日 - 稳定 · 安全 · 兼容
# =============================================================================# ================== 🔧 配置区 ==================
ENABLE_REMOTE="yes"
LISTEN_HOST="0.0.0.0"
SET_PASSWORD="yes"
CLICKHOUSE_PASSWORD="MySecurePass123!"  # 👈 修改为你的密码
# ==============================================echo "🚀 开始安装 ClickHouse..."# 1. 清理旧文件
rm -f ./clickhouse# 2. 下载安装器
echo "📥 下载 ClickHouse 安装器..."
if ! curl -sS https://clickhouse.com/ | sh; thenecho "❌ 下载失败"exit 1
fi# 3. 安装
echo "🛠️ 安装中..."
if ! sudo ./clickhouse install; thenecho "❌ 安装失败"exit 1
fiecho "✅ 安装完成"# 4. 停止可能已运行的实例
echo "🛑 停止已有服务..."
sudo pkill -f clickhouse-server || true# 5. ✅ 关键：修复数据目录权限（解决 status=76）
echo "🔧 修复数据目录权限 (/var/lib/clickhouse)..."
DATA_DIR="/var/lib/clickhouse"
sudo rm -rf "$DATA_DIR"/*                    # 清空数据（新安装推荐）
sudo mkdir -p "$DATA_DIR"
sudo chown -R clickhouse:clickhouse "$DATA_DIR"
sudo chmod -R 750 "$DATA_DIR"
echo "✅ 数据目录已清理并设置权限"# 6. 创建 systemd 服务文件
echo "📄 创建 systemd 服务文件..."
SERVICE_FILE="/etc/systemd/system/clickhouse-server.service"
sudo tee "$SERVICE_FILE" > /dev/null << 'EOF'
[Unit]
Description=ClickHouse Server (analytic DBMS for big data)
After=network.target[Service]
Type=simple
User=clickhouse
Group=clickhouse
ExecStart=/usr/bin/clickhouse-server --config=/etc/clickhouse-server/config.xml
ExecStop=/usr/bin/clickhouse-server --stop
Restart=always
LimitNOFILE=65536
StandardOutput=journal
StandardError=journal[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOFsudo chmod 644 "$SERVICE_FILE"
echo "✅ systemd 服务文件已创建"# 7. 重载 systemd
sudo systemctl daemon-reload
echo "🔄 systemd 配置已重载"# 8. 启用远程访问
if [ "$ENABLE_REMOTE" = "yes" ]; thenecho "🌐 配置远程访问..."CONFIG="/etc/clickhouse-server/config.xml"if [ -f "$CONFIG" ]; thensudo sed -i '/<listen_host>/d' "$CONFIG"sudo sed -i "/<\/yandex>/i <listen_host>$LISTEN_HOST</listen_host>" "$CONFIG"echo "✅ 已启用远程访问"elseecho "❌ 配置文件不存在: $CONFIG"exit 1fi
fi# 9. 设置密码
if [ "$SET_PASSWORD" = "yes" ]; thenecho "🔐 设置默认用户密码..."PASSWORD_DIR="/etc/clickhouse-server/users.d"sudo mkdir -p "$PASSWORD_DIR"cat << EOF | sudo tee "$PASSWORD_DIR/password.xml" > /dev/null
<yandex><users><default><password>$CLICKHOUSE_PASSWORD</password></default></users>
</yandex>
EOFecho "✅ 密码已设置"
fi# 10. 启动服务（通过 systemd）
echo "▶️ 启动 ClickHouse 服务..."
sudo systemctl start clickhouse-server# 等待启动
sleep 10# 11. 检查状态
if sudo systemctl is-active clickhouse-server >/dev/null 2>&1; thenecho "🎉🎉🎉 ClickHouse 安装成功！🎉🎉🎉"echo ""echo "📌 服务管理："echo "   • 状态: sudo systemctl status clickhouse-server"echo "   • 启动: sudo systemctl start clickhouse-server"echo "   • 重启: sudo systemctl restart clickhouse-server"echo "   • 开机自启: sudo systemctl enable clickhouse-server"echo ""echo "📌 连接方式："echo "   • CLI:  clickhouse-client --host localhost --password '$CLICKHOUSE_PASSWORD'"echo "   • HTTP: http://$IP:8123?query=SELECT%201"echo ""echo "💡 提示：确保防火墙开放 8123 (HTTP) 和 9000 (TCP) 端口"
elseecho "❌ 服务启动失败，请运行："echo "   journalctl -u clickhouse-server --no-pager -n 50"exit 1
fi

十、常用命令速查表

类别	功能	命令
数据库	查看所有数据库	SHOW DATABASES;
	创建数据库	CREATE DATABASE db_name;
	使用数据库	USE db_name;
	删除数据库	DROP DATABASE db_name;
	查看数据库建表语句	SHOW CREATE DATABASE db_name;
表操作	查看当前库所有表	SHOW TABLES;
	创建表（MergeTree）	CREATE TABLE table_name (id UInt32, name String, created DateTime) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
	查看表结构	DESCRIBE TABLE table_name; 或 DESC table_name;
	查看建表语句	SHOW CREATE TABLE table_name;
	重命名表	RENAME TABLE old_name TO new_name;
	删除表	DROP TABLE table_name;
	清空表数据	TRUNCATE TABLE table_name;
插入数据	插入多行数据	INSERT INTO table_name VALUES (1, 'Alice', '2025-09-28 10:00:00'), (2, 'Bob', '2025-09-28 10:05:00');
	插入指定列	INSERT INTO table_name (id, name) VALUES (3, 'Charlie');
	从查询结果插入	INSERT INTO dst_table SELECT * FROM src_table;
查询数据	查询所有数据	SELECT * FROM table_name;
	条件查询	SELECT * FROM table_name WHERE id = 1;
	聚合统计	SELECT COUNT(*), AVG(duration_ms) FROM logs;
	分组查询	SELECT user_id, COUNT(*) FROM logs GROUP BY user_id;
	排序	SELECT * FROM table_name ORDER BY created DESC;
	限制行数	SELECT * FROM table_name LIMIT 10;
	去重	SELECT DISTINCT name FROM table_name;
	时间范围查询	SELECT * FROM logs WHERE timestamp >= '2025-09-28 00:00:00' AND timestamp < '2025-09-29 00:00:00';
系统信息	查看正在运行的查询	SELECT * FROM system.processes;
	查看最近查询日志	SELECT query, elapsed FROM system.query_log ORDER BY event_time DESC LIMIT 10;
	查看表大小（行数、压缩大小）	SELECT table, sum(rows), formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) FROM system.parts GROUP BY table;
	查看磁盘使用	SELECT * FROM system.disks;
	查看列信息	SELECT * FROM system.columns WHERE table = 'your_table';
用户权限	创建用户（带密码）	CREATE USER IF NOT EXISTS alice IDENTIFIED WITH plaintext_password BY 'secure123';
	授予权限	GRANT SELECT ON db_name.* TO alice;
	查看用户权限	SHOW GRANTS FOR alice;
	删除用户	DROP USER alice;
导入导出	导出为 CSV	SELECT * FROM table_name INTO OUTFILE '/path/export.csv' FORMAT CSVWithNames;
	从 CSV 导入	cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO table_name FORMAT CSVWithNames"
	从 TSV 导入	clickhouse-client --query="INSERT INTO table_name FORMAT TSV" < data.tsv
远程连接	命令行连接远程	clickhouse-client --host 192.168.1.100 --user default --password 'pwd'
	HTTP 接口查询	curl "http://ip:8123?query=SELECT+1"
服务管理	启动服务	sudo systemctl start clickhouse-server
	停止服务	sudo systemctl stop clickhouse-server
	重启服务	sudo systemctl restart clickhouse-server
	查看状态	sudo systemctl status clickhouse-server
	查看日志	sudo journalctl -u clickhouse-server -f
	配置文件路径	/etc/clickhouse-server/config.xml
	数据存储路径	/var/lib/clickhouse/

十一、常用工具与集成

工具	用途
DBeaver	图形化管理 ClickHouse
Grafana	接入 ClickHouse 做可视化仪表盘
Python (clickhouse-connect)	Python 操作 ClickHouse
Logstash / Fluentd	将日志写入 ClickHouse

十二、卸载 ClickHouse（如需）

# 停止服务
sudo systemctl stop clickhouse-server# 卸载包
sudo apt remove --purge clickhouse-server clickhouse-client -y# 删除数据目录（谨慎！）
sudo rm -rf /var/lib/clickhouse
sudo rm -rf /etc/clickhouse-server

十三、常见问题

问题	解决方法
Cannot connect to localhost:9000	检查服务是否运行：systemctl status clickhouse-server
内存不足导致崩溃	增加内存或限制查询内存：max_memory_usage
插入数据慢	使用批量插入，或调整 merge_tree 设置
远程无法连接	检查 config.xml 中 listen_host 和防火墙

本文系统地介绍了在 Ubuntu 系统上部署和配置 ClickHouse 的完整流程，涵盖了环境准备、安装启动、远程访问、用户密码设置及日常运维命令，帮助读者快速搭建起高性能的分析型数据库环境。作为一款专为 OLAP 场景设计的列式数据库，ClickHouse 凭借其卓越的查询性能、高效的压缩能力和良好的可扩展性，在实时分析、日志处理和大数据报表等场景中展现出强大优势。通过本文的实践指导，不仅能掌握 ClickHouse 的基础操作，更能深入理解其适用场景与核心价值，为构建高效的数据分析平台奠定坚实基础。