ClickHouse 介绍

前言

一个通用系统意味着更广泛的适用性，但通用的另一种解释是平庸，因为它无法在所有场景内都做到极致。

ClickHouse 在没有像三驾马车这样的指导性论文的背景下，通过针对特定场景的极致优化，获得闪电般的查询性能。

ClickHouse 是什么

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官方定义：ClickHouse is a high-performance, column-oriented SQL database management system (DBMS) for online analytical processing (OLAP).

高性能的 OLAP 数据库管理系统。

ClickHouse 核心特性

完备的 DBMS 功能

能被称为 DBMS，那么就具有完备的数据库管理功能，如 DDL（数据定义语言），允许动态地创建、修改或删除数据库、表和视图；DML（数据操作语言），允许动态查询、插入、修改或删除数据。同时，还包括权限控制，可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限。

列式存储

行式存储（Row-Oriented）面向 OLTP（Online Analytical Processing），每行数据存储在一起，可以快速地进行增删改操作，不适合聚合查询，因为 data scan 范围大。

列式存储（Column-Oriented）面向 OLAP（Online Transaction Processing），每一列数据作为单独的物理存储，分析查询时只需要读取相关的列即可。

ClickHouse 默认每一列对应一个 column_name.bin 数据文件。列式存储也为 ClickHouse 的数据压缩和向量化执行提供了便利。

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数据压缩

数据压缩后，体积减小，可以减少网络带宽和磁盘 IO 的压力。同时，因为采用了数据列式存储，同一列数据相似度就会高，天然的具备压缩优势。

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向量化执行

相比于传统火山模型中的 row-based 模式，向量化执行引擎采用 batch-based 批量处理模式，可以大幅减少函数调用开销、数据的 Cache Miss，提升 CPU 利用效率。同时也能使用 SIMD CPU 指令集，也就是向量化执行。
SIMD（单指令多数据流），即能够使用一个汇编指令处理多个数据，如下图

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CPU 通过一些扩展指令集实现向量化执行，例如，在 intel 的处理器中，有以下扩展指令集：

SSE：这个指令集扩展了 8 个 128 位的寄存器，它们被命名为 XMM0 到 XMM7。后续的 SSE2，SSE3，SSE4 等版本在此基础上进行了扩展。
AVX：这个指令集扩展了 16 个 256 位的寄存器，它们被命名为 YMM0 到 YMM15。
AVX-512：这个指令集扩展了 32 个 512 位的寄存器，它们被命名为 ZMM0 到 ZMM31。

通过使用这些扩展指令集，我们可以一次将多个整数、字符、浮点数等多个数据加载到寄存器中，使用单条扩展汇编指令完成多个数据的批量处理后，再一次将寄存器中的值写回内存。

丰富的索引

通过 Partition、Part、Sparse-Primary-Key、skip-index、mark-range 等索引结构，ClickHouse 能够只读取必要的列的必要的片段（granule），将 scan 粒度压缩到极致。

存储引擎

ClickHouse提供了丰富的存储引擎

外部表引擎

File on FS
S3
HDFS
MySQL
Kafka
… …

内部表引擎

Memory
Log
StripeLog
MergeTree family

尤其是 MergeTree 系列引擎，最基础的 MergeTree 引擎支持主键索引、数据分区、数据副本等能力，在其之上又有一系列的扩展特性。

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特定场景的优化

specializations for special cases

字符串搜索（Substring Search）算法，如 C 中的 strstr、menmen，C++ 中的 std::search、std::find 等，但是通用意味着平庸，它们在特定场景下会很低效（slow in some usage scenario），拿 memmem 举例：

void * memmem(const void * haystack, size_t haystacklen, const void * needle, size_t needlelen)

memmem 的接口决定了其代码可重入（reentrable）、无初始化例程（no separate initialization routine），这也是该算法成为标准库函数的理由——通用。
但是如果模式串（needle）只有一个，而文本串（haystack）有很多的情况下：

Searcher searcher(needle);
for (const auto & haystack : haystacks)searcher.search(haystack);

这种场景下使用 memmem 不是最优解，我们可以对 needle 做一些初始化例程（separate initialization routine）来获得更好的性能，例如 Boyer-Moore (BM)、Knuth-Morris-Pratt (KMP) 、Volnitsky 等算法就是这样做的，它们通过对模式串（needle）预先建立一系列规则来获得搜索加速。

单是字符串搜索（Substring Search）算法，就有非常多的场景：

精确搜索（exact search） / 近似搜索（approximate search）
一个模式串 / 多个模式串
长模式串 / 短模式串
模式串是字节 / unicode字符 / 单词集？
搜索是否在预定义的文本中进行，还是在未提前知道的文本中进行
文本是否完全存储在内存中（located in memory completely），还是作为数据流可用（a stream of data）
最坏情况时间复杂度的保证（with strong guarantees on time）
… …

丰富的字符串搜索算法：在这里插入图片描述
But none of these algorithms are used in ClickHouse.

ClickHouse 使用的：

当模式串是常量时，使用 Volnitsky 算法
当模式串是非常量时，使用 SIMD 加速的暴力搜索算法
当模式串是一组常量集合时，使用 Variation of Volnitsky 算法
正则表达式匹配时，使用 re2 和 hyperscan 库
… …

同样的，排序（sorting）算法也是如此：

被排序元素类型是 number / tuple / string / structure
所有数据位于内存（available comletely in RAM）
基于比较（comparison） / 三向比较（3-way comparison） / 并行比较（parallel comparison） / 基数排序（by radix）
直接排序 / 间接排序（obtain a permutation）
稳定排序 / 非稳定排序（相同键值的相对顺序是否改变）
full / partial / n-element
… …

ClickHouse 使用了 pdqsort / radix sort 等

哈希表（Hash Table）：

哈希函数的选择
小 key / 大 key
填充因子的选择
冲突解决算法的选择
元素是否支持移动语义
扩容后如何移动元素
使用位图快速探测
预取（prefetch）和批处理（batching）
… …

关系模型与 SQL 查询

ClickHouse 使用关系模型以及 SQL 查询，使得其更容易理解和使用。同时，其 server 层支持 Mysql Client / ClickHouse Native TCP Client / HTTP Client 等方式接入，更加灵活易用。

MergeTree 引擎

ClickHouse 的 MergeTree 引擎支持重复 Sparse Primary Key 、partition 、skip index 等索引类型。
以下是 MergeTree 建表 DDL 以及数据插入语句：

CREATE TABLE mt
(`EventDate` Date,`OrderID` Int32,`BannerID` UInt64,`GoalNum` Int8
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (OrderID, BannerID)INSERT INTO mt SELECTtoDate('2018-09-26'),number,number + 10000,number % 128
FROM numbers(1000000)INSERT INTO mt SELECTtoDate('2018-10-15'),number,number + 10000,number % 128
FROM numbers(1000000, 1000000)

每次写入数据（insert）会根据分区键（PARTITION BY）在对应的 ClickHouse 数据目录下创建一个目录存储对应的数据，称之为 part，如

clickhouse-data/data/default/mt/201809_1_1_0/
clickhouse-data/data/default/mt/201810_2_2_0/

之所以不称为 partition，是因为新插入的 part 可能和之前的已经存在的 part 具有相同的分区键，但是真正的分区合并（Merge）并不会立即发生，而会在合适的时机在后台 Merge。因此，partition 是一个逻辑概念，一个 partition 包含多个 part。如果再次插入一个分区键同样为201810 的 part，就会新增一个数据目录，如下：

clickhouse-data/data/default/mt/201809_1_1_0/
clickhouse-data/data/default/mt/201810_2_2_0/
clickhouse-data/data/default/mt/201810_3_3_0/

此时 partition 201810 包含两个 part，可以使用以下语句立即合并 part

OPTIMIZE TABLE mt

合并后结果：

clickhouse-data/data/default/mt/201809_1_1_0/
clickhouse-data/data/default/mt/201810_2_2_0/
clickhouse-data/data/default/mt/201810_2_3_1/
clickhouse-data/data/default/mt/201810_3_3_0/

其中，part 201810_2_2_0 和 201810_3_3_0 被标记为无效，后续会被删除，scan 时会忽略

每个 part 中有以下信息：

每个字段对应的压缩数据列，如 BannerID.bin
分区信息，partition.dat 以及分区级别的 minmax 索引，如 minmax_EventDate.idx
主键索引 primary.idx
维护主键索引和数据列对应关系的 mark 文件，如 BannerID.mrk（会根据是否压缩 / 数据文件的 compact / InMemory / Wide 格式改变后缀名）

$ tree 201809_1_1_0/
201809_1_1_0/
├── BannerID.bin
├── BannerID.cmrk2
├── checksums.txt
├── columns.txt
├── count.txt
├── default_compression_codec.txt
├── EventDate.bin
├── EventDate.cmrk2
├── GoalNum.bin
├── GoalNum.cmrk2
├── metadata_version.txt
├── minmax_EventDate.idx
├── OrderID.bin
├── OrderID.cmrk2
├── partition.dat
├── primary.cidx
└── serialization.json

每个 part 中的所有数据列都按照 Primary Key 排序。

Primary Key 为稀疏（Sparse）索引，默认间隔 8192 条记录生成一行索引数据，数据文件同样默认 8192 条数据作为一个 granule 并压缩为一个压缩块。主键索引和 granule 通过 mark 数据标记文件建立联系，mark 文件中记录了每个 granule 在压缩数据列的偏移位置。
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这样一来，通过分区索引、分区minmax索引、主键索引、二级索引、数据标记、压缩数据块等设计，ClickHouse 能够最小化 scan 成本。
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ClickHouse 还支持多路径存储策略，将数据分布在不同的硬盘上，在此基础上，支持多线程读取压缩数据块，并尽可能将不同的硬盘分配给不同的线程，利用 RAID 技术提供更大的 IO 带宽。当一些线程提前完成读取任务时，还可以执行预分配给其他线程的任务（Threads can steal tasks）。

ClickHouse 分布式

如果单节点 ClickHouse 无法满足业务场景，那么就要考虑分布式多节点 ClickHouse。
在单机的场景下，表连接（Join）通常使用以下算法：

Nested-Loop Join：这是最基本的连接算法，通过双层循环比较数据来获得结果。Nested-Loop Join 还包括一些优化版本，如 Index Nested-Loop Join 和 Block Nested-Loop Join。
Hash Join：这种算法首先为一张表（通常是小表）建立一个哈希表，然后扫描另一张表（通常是大表），在哈希表中查找匹配的记录。Hash Join 在处理大数据量时通常比 Nested-Loop Join 更高效，但需要足够的内存来存储哈希表。
Sort-Merge Join：这种算法首先将两张表按照连接键进行排序，然后顺序扫描两张表，找到匹配的记录。Sort-Merge Join 在处理大数据量且内存有限的情况下可能是一个好的选择，但它需要额外的排序步骤，可能会增加计算成本。
分布式场景下，通常使用以下策略（strategy）：
Broadcast Join：在分布式环境中，如果一张表的数据量远小于另一张表，那么可以将小表广播到所有节点上，然后在每个节点上执行本地连接操作。只适合小集群或是小右表。
Shuffle Join：当两张表的数据量都很大且无法广播时，可以使用 Shuffle Join。这种算法首先将两张表按照连接键进行分区，然后将相同连接键的数据发送到同一个节点上进行连接操作。
Collocated join：在进行连接操作时，如果连接键上的数据已经在同一个节点上“共置”（collocated），那么可以在不需要跨节点移动大量数据的情况下执行连接，这可以显著提高查询性能。

ClickHouse 虽然是 MPP 架构，但是其查询执行策略中结合了 scatter/gather 的计算思想，CK 在 MergeTree 的基础上引入了 Distributed 引擎实现分布式，Distributed 是逻辑概念，数据首先被 scatter 分散到多个节点进行并行处理，然后将处理结果 gather 汇集到一个节点。这种架构非常适合可以并行且无需跨节点通信的计算任务。

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但是，这种架构在 Gather 节点聚合数据时，可能会遇到性能瓶颈。另一个挑战是，由于数据需要跨节点重新分布，Scatter/Gather 架构并不适合实现真正的 shuffle join，而更倾向于使用 broadcast join。不过，在实际场景中，右表的数据需要先被 Gather 节点收集，然后再分发到各个节点，因此这并非是典型的 broadcast join 实现。同时，如果两个大表需要进行 join 操作，broadcast join 则会受到网络带宽和节点数量的限制。

Spark 使用的是 MapReduce 计算架构，在Spark中，执行过程被划分为多个阶段，每个阶段由一系列的 map 和 reduce 任务组成，这是一种类似于 MapReduce 的架构。当存在宽依赖（wide dependency），需要对数据进行重新分区（即 shuffle）时，就会形成一个新的阶段。在每个阶段结束时，Spark 都会将计算结果落盘，这样即使在后续的计算过程中发生了错误，也可以从这些持久化的结果中恢复，而不需要重新计算整个阶段。这种设计使得 Spark 的计算过程更加稳定，特别适合执行长时间运行的 ETL（Extract-Transform-Load）任务，但是不适合低延时的数据查询。

Doris 使用的是 MPP 架构支持数据混洗（shuffle），能够高效地完成表连接（quick joins）和高基数数据聚合（high-cardinality aggregations）

因此，在分布式 join 场景下，ClickHouse 的性能不如 Doris/ StarRocks 等引擎，ClickHouse 需要预先将雪花模式（Snowflake Schema）或是星型模式（Star Schema）转换为宽表/平面表模式（Flat-table Schema），避免分布式 join 的性能瓶颈。

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最佳实践

腾讯

腾讯游戏用户画像系统 / ClickHouse 实时数仓

微信海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，建设千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。

字节跳动

用户增长分析平台 / 广告推送人群预估 / 推荐系统实时指标 / 用户分析平台 / 敏捷 BI 平台

推荐系统已有 T+1 离线 A/B 指标，但是算法研发通常需要实时反馈数据作为补充

携程

酒店数据智能平台

酒店数据智能平台从去年7月份试点，到现在80%以上的业务都已接入 ClickHouse。满足每天十多亿的数据更新和近百万次的数据查询，支撑 app 性能 98.3% 在 1秒内返回结果，pc端 98.5% 在 3 秒内返回结果。

微信 CK 实时数仓

面对的场景：

科学探索：服务于数据科学家，通过即席查询做业务上的归因推断。
看板：服务于运营和管理层,，展示所关注的核心指标。
A/B 实验平台：服务于算法工程师，把新的模型，放在 A/B 实验平台上做假设检验，看模型是否符合预期。

除此以外，还有实时监控、日志系统明细查询等场景。

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在所有的场景当中，使用者都有非常重要的诉求——快：希望查询响应更快，指标开发更快完成，看板更新更及时。与此同时，微信面临的是海量的数据，业务场景中“单表日增万亿”很常见，这就对下一代“数据分析系统”提出新的挑战。

在使用 ClickHouse 之前，微信使用的是 Hadoop 生态为主的数仓，存在以下这些问题：
1. 响应慢，基本上是分钟级，可能到小时，导致决策过程长；
2. 开发慢，由于传统的数仓理念的多层架构，使得更新一个指标的成本很高；
3. 架构臃肿，在微信业务体量规模的数据下，传统架构很难做到流批一体。进而导致，代码需要写多套、数据结果难以对齐、存储冗余。经过十几年的发展之后，传统的 Hadoop 生态的架构变得非常臃肿，维护难度和成本都很大。

所以，微信一直在寻求更轻量、简单敏捷的方案来解决这些问题。经过一番调研，在百花齐放的 OLAP 产品中，最终选定了 ClickHouse 作为微信 OLAP 的主要核心引擎。主要有两个原因：
1. 效率：在真实数据的实验场景下，ClickHouse 要比 Hadoop 生态快 10 倍以上(2020 年底测试)；
2. 开源：微信的 A/B 实验、线上特征等场景会有些个性化需求，需要对引擎内核做较多改动；
因此，微信尝试在 OLAP 场景下，构建基于 ClickHouse 计算存储为核心的“批流一体”数仓。
但是，使用原生的 ClickHouse，在真正放量阶段出现了很多问题：
1. 稳定性：ClickHouse 的原始稳定性并不好，比如说：在高频写入的场景下经常会出现 too many part 等问题，整个集群被一个慢查询拖死，节点 OOM、DDL 请求卡死都比较常见。另外，由于 ClickHouse 原始设计缺陷，随数据增长的依赖的 zookeeper 瓶颈一直存在，无法很好解决；微信后期进行多次内核改动，才使得它在海量数据下逐步稳定下来，部分 issue 也贡献给了社区。
2. 使用门槛较高：会用 ClickHouse 的，跟不会用 ClickHouse 的，其搭建的系统业务性能可能要差 3 倍甚至 10 倍，有些场景更需要针对性对内核优化。

腾讯 CK OLAP 的生态

要想比较好地解决 ClickHouse 易用性和稳定性，需要生态支撑，整体的生态方案有以下几个重要的部分：

QueryServer：数据网关，负责智能缓存，大查询拦截，限流；
Sinker：离线 / 在线高性能接入层，负责削峰（令牌 / 反压）、hash 路由，流量优先级，写入控频；
OP-Manager：负责集群管理、数据均衡，容灾切换、数据迁移；
Monitor：负责监控报警，亚健康检测，查询健康度分析，可与 Manager 联动；

在这里插入图片描述 1. 高性能接入：微信的吞吐达到了十亿级别，实时接入方面，通过令牌、反压的方案，比较好地解决了流量洪峰的问题。另外通过 Hash 路由接入，使数据落地了之后可直接做 Join，无需 shuffle 实现的更快 Join 查询，在接入上也实现了精确一次。离线同步方案上，微信跟大多数业界的做法基本上一致，在通过预构 Merge 建成 Part，再送到线上的服务节点，这其实是种读写分离的思想，更便于满足高一致性、高吞吐的场景要求。
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2. 极致的查询优化：ClickHouse 整个的设计哲学，要求在特定的场景下，采用特定的语法，才能得到最极致的性能。为解决 ClickHouse 使用门槛高的问题，微信把相应的优化经验落地到内部 BI 平台上，沉淀到平台后，使得小白用户都可以方便使用 ClickHouse。通过一系列优化手段，在直播、视频号等多个 Case 实现 10 倍以上性能提升。

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3.A/B 实验平台：早期做 A/B 实验的时候，前一天晚上要把所有的实验统计结果，预先聚合好，第二天才能查询实验结果。在单表数据量级千亿 / 天、大表实时 Join 的场景下，微信前后经历了几个方案，实现了近 50 倍的性能提升。从离线到实时分析的飞跃，使得 P95 响应<3S，A/B 实验结论更加准确，实验周期更短，模型验证更快。

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4.实时特征计算：虽然大家普遍认为 ClickHouse 不太擅长解决实时相关的问题，但最终通过优化，可以做到扫描量数十亿，全链路时延 < 3 秒，P95 响应近 1 秒。

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总结

ClickHouse 通常用于秒级查询时长的交互式指标分析场景，包括 BI 分析、数据科学、A/B 实验等
由于 ClickHouse 开源，可以根据业务做一些深入的适应性改造开发
随着集群规模扩大，运维成本提高，业界通常会开发对应的运维平台
- 日常运维界面化 / 程序化
- 关键指标监控 / 报警
- 诊断帮助问题分析

注意事项

使用物化视图来作为 cache / 快照，空间换时间，实现预聚合 / 高效查询
减少频繁少量的数据插入，每次 insert 插入至少会创建一个 part 目录
选择低基数（Low Cardinality）分区键，分区太多，可能会导致耗尽 inode
合理设计分区索引、主键索引、二级索引（skip-index），减少 scan 面积
避免分布式 join，数据源设计为大宽表 Flat-Table schema
减少扩缩容操作，会导致数据倾斜
Native 实现如果有计算密集的场景，适当考虑 SIMD 实现
没有把握的情况下避免指明 prewhere，CK 做的谓词下推（predicate pushdown）很可能更优（自动选择 size 最小的 column / 自动选择合适数量的column）
RAID，多路径存储，将数据分散到不同硬盘，多线程读取不同硬盘，获得更大 IO 带宽
压缩策略的选择，lz4 / zstd，压缩比和解压缩时间平衡
共置连接（collocate join），通过分析固定的查询模式，确定数据分布策略、分区方案和分片键的选择
关闭 swap 交换空间