ClickHouse介绍与核心架构
ClickHouse是什么
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似与Google，百度等。
我们都知道搜索引擎的营收主要来源与流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就式在Yandex.Metrica下产生的技术
特点：
- ROLAP(关系型的联机分析处理，和它一起比较的还有OLTP联机事务处理，我们常见的ERP,CRM系统就属于OLTP)
- 在线实时查询
- 完整的DBMS(关系数据库)
- 列式存储(区别与HBase，ClickHouse的是完全列式存储，HBase具体说是列族式存储)
- 不需要任何数据预处理
- 支持批量更新
- 拥有完善的SQl支持和函数
- 支持高可用(多主结构，在后面的结构设计中会讲到)
- 不依赖Hadoop复杂生态(像ES一样，开箱即用)
缺点：
- 不支持事务(这其实也是大部分OLAP数据库的缺点)
- 不擅长根据主键按行粒度查询(但是支持这种操作)
- 不擅长按行删除数据(但是支持这种操作)
高性能：
根据官网介绍，我们看看和其他数据库的性能比较
在相同的服务器配置与数据量下，平均响应速度：
- Vertica的2.63倍(Vertica是一款收费的列式存储数据库)
- InfiniDB的17倍(可伸缩的分析数据库引擎，基于Mysql搭建)
- MonetDB的27倍(开源的列式数据库)
- Hive的126倍
- MySQL的429倍
- Greenplum的10倍
- Spark的1倍
详情可在以下网址看到：
https://clickhouse.tech/benchmark/dbms/
架构设计
MPP架构
支持大规模并行计算，每个节点存有对应的分区数据
完善的DBMS功能
DDL,DML,权限控制，数据备份与恢复，分布式管理
列式存储和数据压缩
某些面向列的DBMS不使用数据压缩。但是，数据压缩在实现出色性能方面确实起着关键作用，除了在磁盘空间和CPU消耗之间权衡取舍的高效通用压缩编解码器之外，ClickHouse还为特定类型的数据提供了专门的编解码器，这使ClickHouse可以与时序数据库等可以一起相提并论，并且表现出色。
编解码器详情见此链接：https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/create/table/#create-query-specialized-codecs
向量化执行引擎
向量化执行就是利用CPU的SIMD命令，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行来提高性能，原理就是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。
支持SQL查询
提供传统数据库的概念，如数据库、表、视图和函数等。ClickHouse完全可以使用SQL作为查询语言，让每个人都可以轻松用上大数据。
表引擎
表引擎是ClickHouse其中一个重要的特性，拥有合并树、内存、文件、接口和其他6大类等20多种引擎，满足我们生产中的不同场景，选择合适的引擎。
多主架构
Hadoop生态，如HDFS,YARN都采用了Master-Slabe主从架构，由一个主节点统筹全局。而ClickHouse则采用Multi-Master多主架构，集群中每个角色对等，客户端访问任意一个节点都能得到相同的效果
支持实时查询
复杂查询能做到极快响应，可能有人说ElasticSearch表示不服，但是要知道，在处理亿级数据时，ElasticSearch会显得力不从心
分布式查询
支持分片，将数据横向切分，解决存储和查询的瓶颈。每个集群由1到多个分片组成，而每个分片则对应ClickHouse 的1太服务器节点。
ClickHouse提供本地表(Local Table)和分布式表(Distribute Table)的概念：
一张本地表等同于一份数据分片，而分布式表只是一个逻辑概念，它不存储任何数据，它是本地表的访问代理，作用类似分库中间件。
架构设计
ClickHouse的数据流架构由几个部分组成
下面就给大家一个一个介绍一下
Column和Field
Column和Field是ClickHouse数据最基础的映射单元。ClickHouse按列存储数据，内存中的一列数据由一个Column对象表示。在大多数情况下，ClickHouse都会以整列的方式操作数据，但如果需要操作某列的单值，这时候就要用到Field对象，Filed对象代表一个单值。
Filed会有不同的聚合方式，如UInt64,String和Array等，这些聚合方式都是ClickHouse实现高性能的重要细节，在后面我们会专门讲解ClickHouse聚合的原理。
DataType
前面讲了Column和Filed是ClickHouse数据最基础的映射单元。但它们仅仅负责数据的读取操作，并不包含数据的类型和列名。因此在Column和Field上层又做了一层封装，叫做Block对象。因此我们可以说ClickHouse内部的数据操作是面向Block对象进行的，Block对象可以看作是数据表的子集。
数据的类型是由DataType负责，包括数据的序列化与反序列化，数据从Column或者Field获取。
总的来说Block对象的本质是由数据对象(Column)、数据类型(DataType)和列名称组成的三元组。Column提供数据的读取能力，DataType提供序列化和反序列化，Block在这些对象的基础上实现了进一步的抽象和封装，从而简化了整个使用的过程，仅通过Block就可完成一系列数据操作。
Function
ClickHouse主要提供两类函数：普通函数和聚合函数
普通函数由IFunction接口定义，内部由很多的函数实现，如FunctionFormatDateTime，FunctionSubstring等。普通函数是没有状态的，从执行效果上看，我们看到的是每行作用的效果，但是在执行的过程中，是采用向量化的方式直接作用到一整列数据中。
聚合函数是有状态的，由IAggregateFunction接口定义，聚合函数是有状态的。聚合函数的状态支持序列化和反序列化，所以能够在分布式节点之间进行传输，从而实现增量计算。
Storage
ClickHouse底层由不同的表引擎组成，不同的表引擎由不同的子类实现，例如IStorageSystemOneBlock(系统表引擎)，StorageMergeTree(合并树表引擎)和StorageTinyLog(日志表引擎)等。
IStorage接口定了DDL(如alter、rename、drop等)、read和write方法，分别负责数据的定义、查询与写入。在数据查询时，IStorage负责根据AST(抽象语法树)查询语句的要求，返回指定列的原始数据。
Parser和Intercepter
Parser和Intercepter是非常重要的两组接口。Parser分析器负责创建AST对象；
Intercepter解释器负责解释AST，并进一步创建查询的执行管道。它们与IStorage一起串联了整个数据查询过程。
- Parser分析器可以将一条SQL语句解析成AST语法树的形式，不同的SQL语句，会由不同的Parser实现类解析。
- Intercepter解释器对AST进行解释，然后创建查询的执行通道。
- IStorage负责根据AST查询语句的指示要求，返回指定列的原始数据。
通过Block对象完成一系列数据操作。
Server
服务器实现了多个不同的接口：
- 一个用于任何外部客户端的HTTP接口。
- 一个用于本机ClickHouse客户端以及在分布式查询执行中跨服务器通信的TCP接口
- 一个用于传输数据进行拷贝的接口。
ClickHouse
ClickHouse会让硬件的功效最大化，例如group by操作直接在内存中进行，并且使用HashTable装在数据，充分利用CPU的L3级别缓存。
算法
出色查询性能当然离不开出色的算法，ClickHouse的底层实现中，经常面对一些应用场景，如字符串查询、数组排序等，选择合适的算法，才是实现性能最大化。
在字符串搜索方面，ClickHouse针对不同的应用场景，选择不同的算法：
- 对于常量字符串查询，使用volnitsky算法
- 对于非常量字符串，使用CPU的向量化执行SIMD，进行暴力优化。
- 对于字符串正则匹配，使用re2和hyperscan算法
具体问题具体分析
针对同一应用场景的不同情况下，可以选择不同的实现方式，尽可能将性能最大化。例如去重计树函数uniqCombined函数，会根据数据量的不同选择不同的数据结构：
- 数据量较小时，选择Array保存
- 数据量中等时，选择HashSet保存
- 数据量很大时，使用HyperLogLog算法。
总结
可以看出ClickHouse为了做到高性能是从很多方面去考虑的，如存储方式、压缩方式、向量化执行引擎、表引擎、算法等等，要想充分的掌握它就必须理解它实现的方式及原理，今天的介绍就到这里，下一篇将带大家一起动手搭ClickHouse集群。
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