ClickHouse 与 BigQuery：使用 ClickHouse 在 BigQuery 数据之上提供实时查询

Google BigQuery 是一种无服务器云数据仓库，能够在 PB 级数据上进行可扩展的分析。BigQuery 与 GCP 生态系统深度集成，已广泛应用于各种报告和批处理分析用例。

越来越多的场景需要用户在高吞吐量流数据源之上获得亚秒级的交互式性能。为了满足这些需求，我们越来越看到用户将 ClickHouse 与 BigQuery 一起部署，以加快为面向客户的应用程序和内部分析提供支持的查询速度。因此，ClickHouse 和 BigQuery 成为企业构建现代分析堆栈的补充技术。

在这篇文章中，我们将探讨 BigQuery 和 ClickHouse 之间同步数据的方法。这包括批量移动数据以及使用 BigQuery 计划查询和Google DataFlow（Apache Beam 的运行器）连续追加新数据。我们还将向您介绍使用 ClickHouse 进行基本数据分析。

BigQuery 擅长在各种查询访问模式下，对 PB 级数据提供可预测的性能。它能够共享计算资源、对数据进行混洗以及溢出到磁盘，这意味着即使是最复杂的深度分析查询也能在可接受的时间内为分析师和业务报告提供服务。这些功能非常适合经典数据仓库中与较低查询每秒 (QPS) 场景相关的即席查询，尤其是在查询访问模式未知或变化较大时。

相比之下，ClickHouse 针对以下用例进行了优化：

• 亚秒级的分析查询，适用于面向用户的应用程序，其中访问模式已知且可预测。这有时可能是 BigQuery 中数据的子集，甚至是一组重点分析查询的整个数据集。请注意，虽然 BigQuery 的查询速度从不“慢”，但通常以秒为单位提供性能，这使得构建动态实时应用程序更具挑战性。
• 随着应用程序使用量的增长，查询每秒数可能无限大。ClickHouse 旨在处理高并发查询，并且不会对并行查询的数量施加强制限制。
• 支持高插入速率，同时仍然能够对最新数据实现低延迟并发查询，而传统上数据仓库如 BigQuery 并未针对此进行优化。

这些特性通常在需要显示近实时分析的外部或内部应用程序中需要。

定价模式也可能是做出技术选择的一个因素。BigQuery 按扫描的数据量收费，这对于即席分析查询非常有效，但对于实时分析工作负载来说可能被认为成本较高。相反，ClickHouse 是开源的，可以在您自己的基础设施上部署，或托管在ClickHouse Cloud 上，后者仅根据消耗的计算资源和存储空间收费。请注意，可以通过预留 BigQuery 槽位解决其中一些定价挑战，但这需要较高的使用阈值，并非所有用户都适用。

本博文中使用的示例利用了ClickHouse Cloud，它提供免费试用版，允许您完成我们介绍的场景。我们在sql.clickhouse.com上使用了一个公开的云环境，该环境拥有总计 720 GB 的内存和 180 个 vCPU。所有说明也与运行最新版本 (23.1) 的自管理 ClickHouse 部署兼容。

我们使用 BigQuery 公共项目中提供的以太坊加密货币数据集作为我们的数据集。BigQuery 公共项目 。我们将在以后的博文中详细探讨此数据集，但建议您阅读 Google 关于如何构建此数据集的博客以及后续文章，了解如何查询此数据集和其他加密货币数据集。阅读本博文不需要任何加密货币方面的先验知识，但对于有兴趣的读者，以太坊简介提供了一个有用的概述。Google 已在此数据集之上记录了许多优秀的查询，我们将在稍后的博客中引用这些查询，并且我们已将等效的 ClickHouse 查询整理到这里，并欢迎大家贡献。

总而言之，我们的数据集包含 4 个表。这是完整数据的子集，但足以回答大多数常见问题

• 区块 - 区块是一批交易，包含链中先前区块的哈希值。
• 交易 - 交易是账户发出的加密签名指令。账户将发起交易以更新以太坊网络的状态，例如将 ETH 从一个账户转移到另一个账户。
• 跟踪 - 允许查询所有以太坊地址及其余额的内部交易。
• 合约 - “智能合约”仅仅是在以太坊区块链上运行的程序。

对于希望绕过 BigQuery 插入此数据集的用户，可以使用优秀的 Ethereum ETL 工具生成，该工具已提交了一个支持 ClickHouse 作为目标 的 PR。上述表格代表了一个子集，并解决了最常见的查询，同时提供了大量数据。或者，此数据可在 BigQuery 的公共项目中获取 - 用户只需根据扫描的数据量付费查询此数据，每月 免费 1TB。此数据由 Google 持续更新 和维护，更新通常仅落后于实时区块链 4 分钟。为了让用户能够重现示例，我们已将此数据在 sql.clickhouse.com 上提供用于查询，以及在公共存储桶 gs://clickhouse_public_datasets/ethereum 中提供。

在选择将哪些数据存储在 ClickHouse 与 BigQuery 中时，我们通常会看到用户识别最常用的查询，这些查询将由实时分析应用程序使用。对于流式分析数据，这通常构成基于时间维度的数据子集。

在本博文的其余部分，我们做出以下假设

• 数据持续生成并存储在 BigQuery 中，需要持续将新行流式传输到 ClickHouse。
• 数据仅追加且不可变。不需要选择性地更新行，尽管删除旧数据是预期的，并在下面描述。
• 数据上存在时间维度或递增数字标识符，允许识别要复制到 ClickHouse 的新行。

以太坊区块链数据固有地满足这些属性。在我们的例子中，我们使用了区块时间戳。下面我们将讨论将历史数据从 Big Query 迁移到 ClickHouse，以及持续追加新数据。

在 ClickHouse 和 BigQuery 之间移动数据的用户会立即注意到，ClickHouse 在数值方面提供了更细粒度的精度。例如，BigQuery 提供数值类型 INT64、NUMERIC、BIGNUMERIC 和 FLOAT64。将这些与 ClickHouse 进行对比，ClickHouse 为小数、浮点数 和 整数 提供多种精度。通过这些，ClickHouse 用户可以优化存储和内存开销，从而实现更快的查询和更低的资源消耗。下面我们将为每个 BigQuery 类型映射等效的 ClickHouse 类型

BigQuery	ClickHouse
ARRAY	Array(t)
NUMERIC	Decimal(P, S), Decimal32(S), Decimal64(S), Decimal128(S)
BIG NUMERIC	Decimal256(S)
BOOL	Bool
BYTES	FixedString
DATE	Date32 (范围更窄)
DATETIME	DateTime、DateTime64 (范围更窄，精度更高)
FLOAT64	Float64
GEOGRAPHY	地理数据类型
INT64	UInt8、UInt16、UInt32、UInt64、UInt128、UInt256、Int8、Int16、Int32、Int64、Int128、Int256
INTERVAL	NA 作为表达式支持 或 通过函数支持
JSON	JSON
STRING	String (字节)
STRUCT	Tuple、Nested
TIME	DateTime64
TIMESTAMP	DateTime64

在 ClickHouse 类型有多种选择时，请考虑数据的实际范围并选择最低要求。此外，请考虑使用 合适的编解码器 以进一步压缩。

可以使用以下查询检索 BigQuery 表的当前架构

SELECT table_name, ddl FROM `bigquery-public-data`.crypto_ethereum.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE  table_name = 'blocks';

原始 BigQuery 架构可以在 此处 找到。使用上述查询的结果，我们可以根据每列的已知范围创建一个具有适当类型的 ClickHouse 表。您可以运行另一个查询来识别数据范围和基数，例如

SELECT
 MAX(number) AS max_number, 
 MIN(number) AS min_number, 
 MAX(size) AS max_size, 
 MIN(size) AS min_size
FROM bigquery-public-data.crypto_ethereum.blocks

max_number    min_number    max_size    min_size
16547585    0    1501436    514

我们对这些架构进行了一些基本优化，使用了适当的类型和编解码器以最大程度地减少存储，但将完整分析留给以后专门针对此数据集的博文。块的架构

CREATE TABLE ethereum.blocks
(
	`number` UInt32 CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
	`hash` String,
	`parent_hash` String,
	`nonce` String,
	`sha3_uncles` String,
	`logs_bloom` String,
	`transactions_root` String,
	`state_root` String,
	`receipts_root` String,
	`miner` String,
	`difficulty` Decimal(38, 0),
	`total_difficulty` Decimal(38, 0),
	`size` UInt32 CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
	`extra_data` String,
	`gas_limit` UInt32 CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
	`gas_used` UInt32 CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
	`timestamp` DateTime CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
	`transaction_count` UInt16,
	`base_fee_per_gas` UInt64
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY timestamp

其他表架构可以在 此处 找到。请注意，尽管它们在原始 BigQuery 架构中是可空的，但我们并没有使我们的列可空。对于大多数查询，无需区分默认值和 Null 值。通过使用默认值，我们避免了可空列的额外 UInt8 列开销。我们还为这些表选择了主键以优化预期查询。最后，鉴于 BigQuery 根据 物理大小或逻辑大小 收取数据存储费用，因此记录这些表的大小是值得的。此信息可以 从 UI 获取，方法是在选择表并检查详细信息时，或使用简单的查询

SELECT
table_name, total_rows, round(total_physical_bytes / power(1024, 3),2) as total_physical_gb, round(total_logical_bytes /power(1024, 3),2)  as total_logical_gb
FROM
 `<project id>.region-<region>.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE` WHERE table_name IN ('transactions', 'contracts', 'blocks', 'traces') AND table_schema='crypto_ethereum'

请注意，此查询无法在 bigquery-public-data 项目上执行，需要将表复制到您自己的项目中。

此表显示了 2023 年 2 月 1 日捕获的存储在 BigQuery 中的数据集统计信息。BigQuery 的“物理”和“逻辑”大小分别大致等效于 ClickHouse 的“压缩”和“未压缩”大小。

table_name	total_rows	total_physical_gb	total_logical_gb
transactions	1,852,951,870	332.62	695.99

BigQuery 支持将数据导出到 Google 的对象存储 (GCS)。在此示例中，将公共表 blocks、traces、transactions 和 contracts 导出到 GCS，然后将数据导入到 ClickHouse Cloud。我们使用 s3 表函数，因为 GCS 与 Amazon 的简单存储服务 (S3) 互操作。此方法具有许多优点

• BigQuery 导出功能支持用于导出数据子集的过滤器。
• BigQuery 支持导出到 Parquet、Avro、JSON 和 CSV 格式以及几种 压缩类型 - ClickHouse 都支持这些格式。
• GCS 支持 对象生命周期管理，允许在导出并导入到 ClickHouse 后，在指定时间段后删除数据。
• Google 允许每天最多免费导出 50TB 到 GCS。用户只需为 GCS 存储付费。
• 导出会自动生成多个文件，每个文件最多包含 1GB 的表数据。这对 ClickHouse 很有利，因为它允许并行化导入。

在尝试以下示例之前，我们建议用户查看 导出所需的权限 和 位置建议 以最大程度地提高导出和导入性能。

在我们的示例中，我们使用了 BigQuery SQL 接口 - 请参阅此处提供的替代方案，例如 bq 此处。下面我们将 blocks 表导出到指定的 GCS 存储桶，方法是使用 EXPORT DATA 语句。虽然在下面的示例中，我们导出了整个数据集，但 SELECT 语句允许导出子集。

EXPORT DATA
  OPTIONS (
	uri = 'gs://clickhouse_public_datasets/ethereum/blocks/*.csv.gz',
	format = 'CSV',
	compression = 'GZIP',
	overwrite = true,
	header = true,
	field_delimiter = ',')
AS (
  SELECT *
  FROM bigquery-public-data.crypto_ethereum.blocks
  ORDER BY number ASC
);

我们导出到 CSV 并请求使用 GZIP 压缩文件。对于块数据，这大约需要 1 分钟。在我们的 uri 参数中，我们还有一个 * 字符。这确保输出 被分片成多个文件，并带有数字递增的后缀，如果导出超过 1GB 的数据。

导出完成后，我们可以将此数据导入到 ClickHouse 表中。请注意，我们在运行以下 INSERT INTO blocks 表之前预先创建了表。

SET parallel_distributed_insert_select = 1

INSERT INTO blocks
SELECT number, hash, parent_hash, nonce, sha3_uncles, logs_bloom, transactions_root, state_root, receipts_root, miner, difficulty, total_difficulty, size, extra_data, gas_limit, gas_used, timestamp, transaction_count, base_fee_per_gas
FROM s3Cluster('default', 'https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/ethereum/blocks/*.gz', 'CSVWithNames', 'timestamp DateTime, number Int64, hash String, parent_hash String, nonce String, sha3_uncles String, logs_bloom String, transactions_root String, state_root String, receipts_root String, miner String, difficulty Decimal(38, 0), total_difficulty Decimal(38, 0), size Int64, extra_data String, gas_limit Int64,gas_used Int64,transaction_count Int64,base_fee_per_gas Int64')

0 rows in set. Elapsed: 22.712 sec. Processed 16.54 million rows, 19.52 GB (728.29 thousand rows/s., 859.50 MB/s.)

我们使用 s3Cluster 函数，它是 s3 函数的分布式变体，允许利用 ClickHouse Cloud 中的完整集群资源进行读取和写入。设置 parallel_distributed_insert_select=1 确保插入被并行化，并且数据从读取它的同一节点插入（在写入时跳过发起节点）。

在上面的示例中，我们没有提供身份验证密钥，因为存储桶是公开的。如果用户为存储桶生成 HMAC 密钥（在服务级别或用户级别），则支持使用私有存储桶 支持。Access key 和 Secret 可以分别替换为 aws_access_key_id 和 aws_secret_access_key。在下面的安全示例中，我们查询数据 - 这是临时分析的典型访问模式

SELECT max(number) AS max_block_number
FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/ethereum/blocks/*.csv.gz', 'CSVWithNames')

┌─max_block_number─┐
│     	16542640 │
└──────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 15.926 sec. Processed 16.54 million rows, 148.88 MB (1.04 million rows/s., 9.35 MB/s.)

上面使用的 CSV 作为交换格式不是最佳选择。 Parquet 作为列式格式，代表了一种更好的交换格式，因为它本身已压缩并且 BigQuery 导出和 ClickHouse 查询的速度更快。如果使用 Parquet，则需要将可空列映射到非空等效项，因为上述架构选择（或在 ClickHouse 中使用可空列）。例如，在下面，我们使用 ifNull 函数将 base_fee_per_gas 的空值映射为 0。 导出到 Parquet 时可用的其他压缩算法 可以进一步改进此过程，但我们将把此练习留给读者。

INSERT INTO blocks
SELECT number, hash, parent_hash, nonce, sha3_uncles, logs_bloom, transactions_root, state_root, receipts_root, miner, difficulty, total_difficulty, size, extra_data, gas_limit, gas_used, timestamp, transaction_count, ifNull(base_fee_per_gas, 0) AS base_fee_per_gas
FROM s3Cluster('default', 'https://storage.googleapis.com/bigquery_ethereum_export/blocks/*.parquet', 'GOOGR2DYAAX6RVODIMREAVPB', '+tNQdQQ0DCEItWQlJseXcidKSG6pOU65o1r0N17O')

我们对每个表都重复了上述练习，并使用 Parquet 格式记录了以下时间。使用此方法，我们能够在不到一个小时的时间内将 4TB 从 BigQuery 传输到 ClickHouse！

Table	Rows	Files Exported	Data Size	BigQuery Export	Slot Time	ClickHouse Import
blocks	16,569,489	73	14.53GB	23 secs	37 min	15.4 secs
transactions	1,864,514,414	5169	957GB	1 min 38 sec	1 day 8hrs	18 mins 5 secs
traces	6,325,819,306	17,985	2.896TB	5 min 46 sec	5 days 19 hr	34 mins 55 secs
contracts	57,225,837	350	45.35GB	16 sec	1 hr 51 min	39.4 secs
Total	8.26 billion	23,577	3.982TB	8 min 3 sec	> 6 days 5 hrs	53 mins 45 secs

如下所示，ClickHouse 实现了大约 8 倍的压缩，将 BigQuery 存储效率提高了最多 30%。

SELECT table,
formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) AS compressed_size,
formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) AS uncompressed_size,
round(sum(data_uncompressed_bytes) / sum(data_compressed_bytes), 2) AS ratio
FROM system.columns
WHERE database = 'ethereum'
GROUP BY table
ORDER BY sum(data_compressed_bytes) DESC

┌─table────────┬─compressed_size─┬─uncompressed_size─┬─ratio─┐
│ traces       │ 509.39 GiB      │ 3.85 TiB          │  7.74 │
│ transactions │ 228.52 GiB      │ 1.14 TiB          │  5.09 │
│ blocks       │ 5.37 GiB        │ 15.62 GiB         │  2.92 │
│ contracts    │ 2.98 GiB    	 │ 15.78 GiB     	 │  5.3  │
└──────────────┴─────────────────┴───────────────────┴───────┘

总结如下，我们可以看到 ClickHouse 比 BigQuery 实现了大约 30% 的更好压缩。

Table	BigQuery 逻辑大小	BigQuery 物理大小	BigQuery 压缩率	ClickHouse 未压缩大小	ClickHouse 压缩大小	ClickHouse 压缩率
transactions	695.99 GB	332.62 GB	2.09	1.14TiB	228.52 GB	5.09
blocks	17.05 GB	6.25 GB	2.73	15.62GB	5.37 GB	2.92
traces	4212.71 GB	738.45 GB	5.7	3.85 TiB	509.39 GB	7.74
contracts	51.33 GB	3.54 GB	14.5	15.78 GB	2.98 GB	5.3

上述方法适用于批量数据加载，这对于开发和实验很有用。但它没有解决我们的 BigQuery 表格正在接收新数据的事实。因此，对于生产环境，我们需要另一种方法来持续处理新数据的追加。

一种方法是简单地使用 BigQuery 的计划查询功能定期调度导出。如果您能够接受数据插入 ClickHouse 存在一定的延迟，那么这种方法易于实施和维护。

在我们的示例中，我们将每小时调度一次导出。每小时，我们导出过去 60 分钟的数据。但是，我们会偏移此窗口以允许区块提交到区块链并在 BigQuery 中出现延迟。通常，此延迟不会超过 4 分钟，为了安全起见，我们使用 15 分钟。因此，每次运行导出时，我们都会导出从 now-75mins 到 now-15mins 的所有行。如下所示

为了确保我们的窗口查询不会错过任何数据，我们需要将我们的间隔计算键控到计划时间，可以通过名为 [run_time](https://cloud.google.com/bigquery/docs/scheduling-queries) 的变量获取，而不是执行时间，执行时间可能略有变化。

现在，我们可以安排以下查询每小时运行一次，以导出以太坊区块数据。**请确保将您的第一个导出作业安排在导入至少 75 分钟后开始，以避免重复！**

DECLARE
 export_time_lower TIMESTAMP DEFAULT TIMESTAMP_SUB(@run_time, INTERVAL 75 MINUTE);
DECLARE
 export_time_upper TIMESTAMP DEFAULT TIMESTAMP_SUB(@run_time, INTERVAL 15 MINUTE);

EXPORT DATA
 OPTIONS ( uri = CONCAT('gs://clickhouse_public_datasets/ethereum/blocks/increment-', CAST(UNIX_SECONDS(TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), HOUR)) AS STRING), '*.parquet'),
   format = 'PARQUET', overwrite = true) AS (
 SELECT
   *
 FROM
   bigquery-public-data.crypto_ethereum.blocks
 WHERE
   timestamp > export_time_lower
   AND timestamp <= export_time_upper
 ORDER BY
   number ASC );

此增量导出完成得快得多（在大多数情况下只需几分钟），因为 BigQuery 表格（按时间戳列分隔）使这些过滤子句能够快速运行。

关于查询语法的几点细节

• 上述查询仅导出区块。其他表格的等效查询非常相似，只是使用了 block_timestamp 列而不是 timestamp 列。
• 导出文件具有 increment- 前缀。这使我们能够在导入期间仅定位增量文件（见下文）。
• 我们在文件名中包含当前时间（以 epoch 秒为单位），使用表达式 CAST(UNIX_SECONDS(TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), HOUR)) AS STRING)。这使我们能够在导入期间定位特定文件（见下文）。

在撰写本文时，ClickHouse 还没有内置的导入调度方法（提案正在讨论中），但我们可以使用外部作业调度此导入。这可以通过多种方式实现——使用 lambda 函数、Cloud Run，甚至dbt 中的增量物化视图——但为了演示简单起见，我们使用简单的 cron 作业。

以下 bash 脚本可以由 cron 作业在导出完成后定期运行。此示例处理区块表，但可以轻松地适应其他表。

#!/bin/bash

max_date=$(clickhouse-client --query "SELECT toInt64(toStartOfHour(toDateTime(max(block_timestamp))) + toIntervalHour(1)) AS next FROM ethereum.transactions");

clickhouse-client --query "INSERT INTO blocks SELECT number, hash, parent_hash, nonce, sha3_uncles, logs_bloom, transactions_root, state_root, receipts_root, miner, difficulty, total_difficulty, size, extra_data, gas_limit, gas_used, timestamp, transaction_count, ifNull(base_fee_per_gas, 0) AS base_fee_per_gas
FROM s3(''https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/ethereum/blocks/increment-' || toString(${max_date}) || '-*.parquet')"

这里的第一行确定 ClickHouse 中数据的当前最大时间。我们使用toStartOfHour 函数将其四舍五入到小时，并在将其值转换为 Int64 之前添加一小时。这为我们提供了一个 epoch 秒值。当附加我们的 increment- 前缀时，它标识 cron 作业执行时当前小时的文件。下一行使用 s3 函数对该文件执行简单的导入到表中。

此方法的另一种方法是导入所有包含时间戳大于 max_date 的数据的 increment-* 行，即 WHERE timestamp > ${max_date}。但是，这需要我们扫描所有增量文件。虽然最初速度很快，但随着文件数量的增加，性能会逐渐下降。

如果我们执行批量导入，然后安排上述导入和导出查询，那么在批量加载完成和增量加载开始之间的时间段内，我们的数据不可避免地会出现“缺口”。再次注意安排增量导出在批量数据导入 75 分钟后开始以避免重复的重要性。

此缺口可以通过以下步骤轻松解决。我们针对区块数据集概述了这些步骤，但使用 block_timestamp 列，其他表的流程相同。请注意，我们在将增量数据加载到 ClickHouse 之前执行此操作。

1. 通过查询 ClickHouse 中数据的最大时间戳来识别我们的“缺口”的下界。

SELECT max(timestamp)
FROM blocks
┌──────max(timestamp)─┐
│ 2023-02-02 13:34:11 │
└─────────────────────┘

2. 假设上述查询已计划并已完成增量导入，请识别导出文件中最小的时间戳，即我们“缺口”的上界。

SELECT min(timestamp)
FROM s3('https://storage.googleapis.com/bigquery_ethereum_export/blocks/increment-*.parquet')
┌─────────────min(timestamp)─┐
│ 2023-02-02 14:22:47.000000 │
└────────────────────────────┘

3. 导出 (2) 中识别的时间范围内的数据。使用允许轻松识别的前缀，例如 gap。

EXPORT DATA
 OPTIONS ( uri = CONCAT('gs://bigquery_ethereum_export/blocks/gap-*.parquet'),
   format = 'PARQUET',
   overwrite = TRUE) AS (
 SELECT * FROM
   bigquery-public-data.crypto_ethereum.blocks
 WHERE
   timestamp > '2023-02-02 13:34:11' AND timestamp < '2023-02-02 14:22:47'
 ORDER BY
   number ASC );

4. 使用正确的 gap- 前缀将这些文件导入表中。

INSERT INTO blocks SELECT number, hash, parent_hash, nonce, sha3_uncles, logs_bloom, transactions_root, state_root, receipts_root, miner, difficulty, total_difficulty, size, extra_data, gas_limit, gas_used, timestamp, transaction_count, ifNull(base_fee_per_gas, 0) AS base_fee_per_gas
FROM s3('https://storage.googleapis.com/bigquery_ethereum_export/blocks/gap-*.parquet')

如果导出失败，上述方法需要手动干预。导入作业更健壮，永远不会多次导入相同的文件。如果导入最新的文件，或者当前小时的文件导出失败，则不执行任何操作。如果导出失败然后修复，则可以根据需要多次运行此脚本以填充缺失的小时并赶上进度。

以其当前形式，较早的脚本意味着 ClickHouse 中的以太坊数据最多落后区块链 85 分钟——假设我们在增量导出完成 10 分钟后执行 cron 作业。我们可以调整上述流程，将导出缩短到分钟级别。这将要求我们调整上述导入脚本，可能使用过滤器——留给读者练习，或考虑其他工具……

Google Cloud Dataflow 是一种完全托管的服务（一个 Runner），用于在 Google Cloud Platform 生态系统中执行 Apache Beam 管道。Apache Beam 是一种开源统一编程模型（由 Google 开发），用于定义和执行数据处理管道，包括 ETL、批处理和流式（连续）处理。基于Dataflow 模型论文，Dataflow 允许用户使用Python、Go 或Java 开发管道并将这些管道部署到 GCE 以运行。这些管道由I/O 连接器 组成，这些连接器连接到数据源并提供读取（源）和写入（接收器）操作，以及转换操作，这些操作有助于数据处理。关键是此框架提供允许这些管道及其操作以并行方式以批处理或流式方式执行的基元。我们强烈建议对这种方法感兴趣的用户阅读基本概念。

虽然其他数据集可能需要更多转换逻辑，但我们只想在 BigQuery 和 ClickHouse 之间流式传输数据。除了将行分组到批次中（以便有效插入 ClickHouse）之外，不需要其他转换。BigQuery 受核心 I/O 连接器的支持，该连接器提供了一个读取行的简单源接口。ClickHouse 通过仅适用于 Java SDK 的官方 IO 连接器在 Apache Beam 中得到支持。目前，这仅提供接收器支持，并且需要目标表存在。虽然 python SDK 没有内置对 ClickHouse 的支持，但 Beam 提供了一种简单的方法来编写通过 ParDo 转换的接收器连接器。Apache Beam 对外部库的支持允许我们使用 ClickHouse python 客户端执行对 ClickHouse 的插入。最后，一个简单的BatchElements 转换允许我们在插入 ClickHouse 之前生成分组行。我们展示了下面基本实现的重要部分，以展示这种方法的潜力。完整示例此处。

执行此管道以迁移区块表需要如下所示运行 python 代码。这假设您已将您的机器配置为使用 Google Dataflow 并具有所需的权限

python -m sync_clickhouse --target_table ethereum.blocks --clickhouse_host <clickhouse_host> --clickhouse_password <password> --region us-central1 --runner DataflowRunner --project <GCE project> --temp_location gs://<bucket> --requirements_file requirements.txt

请注意，还需要通过requirements.txt 提供依赖项以及可以缓存数据的 GCS 存储桶，因为 BigQuery 连接器通过将数据导出到存储桶并将其用作中间存储来工作——有点像我们之前的方法。GCE 控制台提供了此过程的不错可视化效果。

上述方法存在以下限制，我们将这些改进留给读者练习

• 理想的解决方案将利用一个流式管道，该管道在源中添加更多数据时永久运行。但是，流式管道需要一个无界源，并且由于 BigQuery 源是有界的，因此无法在流式管道中使用。相反，我们使用一个批处理管道，该管道基于快照运行直到完成，然后停止。这里最简单的解决方案是让管道在启动时识别 ClickHouse 中当前的最大时间戳，并将其用作 BigQuery 的过滤器条件。然后，可以使用Cloud Scheduler轻松安排管道运行。
• 我们的 ClickHouse 连接器必须将行构造为二维数组，以便与 ClickHouse python 客户端一起使用。这项工作也可以作为并行化 ParDo 完成。
• 我们使用大小为 10000k 的BatchElements 转换进行批处理。其他数据集可能需要调整此值。请注意，此转换还可以进行自适应批处理。
• 我们通过 requirements.txt 文件提供依赖项。这是入门最简单的方法，但在生产环境中不建议使用。

我们为这个特定数据集实现持续数据加载的方法实际上可以更容易地实现，因为 Google 已通过其他方式提供了它。以太坊数据由 Google发布在公共 Pub/Sub 主题上，在那里可以根据数据可用性进行使用。虽然我们仍然会利用以下技术将历史以太坊数据加载到 ClickHouse 中，但可能会编写 Google Dataflow 作业或利用 Vector，Vector 支持pub/sub 作为源和ClickHouse 作为接收器。可能存在解决此问题的其他方法，我们欢迎您提出建议。

对于大多数部署，ClickHouse 优异的数据压缩意味着您可以长时间以细粒度格式存储数据。对于我们特定的以太坊数据集，这可能不是特别有用，因为我们可能需要为许多查询保留区块链的完整历史记录，例如计算账户余额。

然而，有一些简单且可扩展的方法可以删除旧数据，这些方法可能适用于其他数据集。例如，可以使用TTL功能在ClickHouse的行或列级别使旧数据过期。通过按日期对表进行分区，可以提高效率，从而能够有效地以设定的间隔删除数据。例如，我们修改了下面blocks表的模式，使其按月进行分区。然后，使用TTL功能有效地使超过五年的行过期。设置ttl_only_drop_parts确保仅当其中所有行都过期时才删除分区。

CREATE TABLE blocks
(
...
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
ORDER BY timestamp
TTL timestamp + INTERVAL 60 MONTH DELETE
SETTINGS ttl_only_drop_parts=1

请注意，分区可以对查询产生积极和消极的影响，因此应将其更多地视为数据管理功能，而不是查询性能优化工具。

此数据集值得专门写一篇博客来介绍可能的查询。用于将此数据加载到BigQuery中的etherium-etl工具的作者发布了一份关于此数据集见解的优秀博客列表。在以后的博客中，我们将介绍这些查询，并展示如何将其转换为ClickHouse语法，以及如何加速其中一些查询。目前，我们提供了一些简单的查询来帮助您入门。

最初的BigQuery查询记录在Awesome BigQuery视图中，并在此处进行了讨论，执行时间为6秒。经过优化的ClickHouse查询在0.009秒内完成，在将ClickHouse与BigQuery进行比较时，这是一个很大的差异。

ALTER TABLE traces ADD PROJECTION trace_type_projection (
                	SELECT trace_type,
                	toStartOfDay(block_timestamp) as date, sum(value) as value GROUP BY trace_type, date
                	)
ALTER TABLE traces MATERIALIZE PROJECTION trace_type_projection

WITH ether_emitted_by_date AS
	(
    	SELECT
        	date,
        	sum(value) AS value
    	FROM traces
    	WHERE trace_type IN ('genesis', 'reward')
    	GROUP BY toStartOfDay(block_timestamp) AS date
	)
SELECT
	date,
	sum(value) OVER (ORDER BY date ASC) / power(10, 18) AS supply
FROM ether_emitted_by_date

┌────────────────date─┬────────────supply─┐
│ 1970-01-01 00:00:00 │ 72009990.49948001 │
│ 2015-07-30 00:00:00 │ 72049301.59323001 │
│ 2015-07-31 00:00:00 │    72085493.31198 │
│ 2015-08-01 00:00:00 │    72113195.49948 │
│ 2015-08-02 00:00:00 │    72141422.68698 │
...

3 rows in set. Elapsed: 0.009 sec. Processed 11.43 thousand rows, 509.00 KB (1.23 million rows/s., 54.70 MB/s.)

请注意，此查询已使用投影进行了优化，这是ClickHouse中众多用于针对特定工作负载进行优化的工具之一。

摘自Kaggle上此数据集最受欢迎的笔记本。我们最初重写了此查询以包含左反连接，尽管似乎不需要。因此，使用了更优化的查询版本。

SELECT
	SUM(value / POWER(10, 18)) AS sum_tx_ether,
	AVG(gas_price * (receipt_gas_used / POWER(10, 18))) AS avg_tx_gas_cost,
	toStartOfDay(block_timestamp) AS tx_date
FROM transactions
WHERE (receipt_status = 1) AND (value > 0) AND (block_timestamp > '2018-01-01') AND (block_timestamp <= '2018-12-31')
GROUP BY tx_date
ORDER BY tx_date ASC

┌───────sum_tx_ether─┬───────avg_tx_gas_cost─┬─────────────tx_date─┐
│  8246871.766893768 │ 0.0005370300954867644 │ 2018-01-01 00:00:00 │
│ 13984780.926949782 │ 0.0005844979818261873 │ 2018-01-02 00:00:00 │
│ 13975588.850788314 │ 0.0006050748915709839 │ 2018-01-03 00:00:00 │
│ 20231765.935660254 │ 0.0007000256320466776 │ 2018-01-04 00:00:00 │

364 rows in set. Elapsed: 0.673 sec. Processed 250.90 million rows, 8.28 GB (373.01 million rows/s., 12.31 GB/s.)

此查询由BigQuery市场中列出的数据集推广，并可以在此加载。

SELECT to_address, count() AS tx_count
FROM transactions
WHERE to_address IN (
	SELECT address
	FROM contracts
	WHERE is_erc721 = true
)
GROUP BY to_address
ORDER BY tx_count DESC
LIMIT 5

┌─to_address─────────────────────────────────┬─tx_count─┐
│ 0x06012c8cf97bead5deae237070f9587f8e7a266d │  4949539 │
│ 0x06a6a7af298129e3a2ab396c9c06f91d3c54aba8 │   646405 │
│ 0xd73be539d6b2076bab83ca6ba62dfe189abc6bbe │   443184 │
│ 0x1a94fce7ef36bc90959e206ba569a12afbc91ca1 │   181073 │
│ 0xf5b0a3efb8e8e4c201e2a935f110eaaf3ffecb8d │   148123 │
└────────────────────────────────────────────┴──────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.804 sec. Processed 374.39 million rows, 19.09 GB (465.46 million rows/s., 23.74 GB/s.)

通过将所有这三个查询的执行卸载到ClickHouse，它们的延迟在不同程度上得到了改善。延迟的改善将有所不同，访问模式已知且专注于单个表的分析的查询将受益最大。以上查询是完美的例子，可以想象它们为应用程序提供动力。在这些情况下，可以利用ClickHouse的特定功能（如主键和投影）来实现超过10倍的性能提升。

在本博文中，我们探讨了如何将数据从BigQuery迁移到ClickHouse进行分析，以及这两种技术如何相互补充。我们展示了一些加载数据并使其保持同步的方法，以及如何在这些数据之上利用ClickHouse进行实时分析。在以后的文章中，我们将更详细地探讨这个以太坊数据集。

同时，我们已在此公共ClickHouse部署中提供了此数据集以供探索（sql.clickhouse.com），以及公共GCS存储桶gs://clickhouse_public_datasets/ethereum。欢迎您尝试下载ClickHouse的免费开源版本并自行部署，或启动ClickHouse Cloud免费试用。ClickHouse Cloud是基于ClickHouse的完全托管的无服务器产品，您可以在其中轻松构建实时应用程序，而无需担心部署和管理基础设施。

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