ClickHouse特性 3

目录

1.6 多线程与分布式

1.7 多主架构

1.8 在线查询

1.9  数据分片与分布式查询

---

1.6 多线程与分布式

ClickHouse几乎具备现代化高性能数据库的所有典型特征，对于可以提升性能的手段可谓是一一用尽，对于多线程和分布式这类被广泛使用的技术，自然更是不在话下。

如果说向量化执行是通过数据级并行的方式提升了性能，那么多线程处理就是通过线程级并行的方式实现了性能的提升。相比基于底层硬件实现的向量化执行SIMD，线程级并行通常由更高层次的软件层面控制。现代计算机系统早已普及了多处理器架构，所以现今市面上的服务器都具备良好的多核心多线程处理能力。由于SIMD不适合用于带有较多分支判断的场景，ClickHouse也大量使用了多线程技术以实现提速，以此和向量化执行形成互补。

如果一个篮子装不下所有的鸡蛋，那么就多用几个篮子来装，这就是分布式设计中分而治之的基本思想。同理，如果一台服务器性能吃紧，那么就利用多台服务的资源协同处理。为了实现这一目标，首先需要在数据层面实现数据的分布式。因为在分布式领域，存在一条金科玉律—计算移动比数据移动更加划算。在各服务器之间，通过网络传输数据的成本是高昂的，所以相比移动数据，更为聪明的做法是预先将数据分布到各台服务器，将数据的计算查询直接下推到数据所在的服务器。ClickHouse在数据存取方面，既支持分区 ( 纵向扩展，利用多线程原理 )，也支持分片 ( 横向扩展，利用分布式原理 )，可以说是将多线程和分布式的技术应用到了极致。

1.7 多主架构

HDFS、Spark、HBase和Elasticsearch这类分布式系统，都采用了Master-Slave主从架构，由一个管控节点作为Leader统筹全局。而ClickHouse则采用Multi-Master多主架构，集群中的每个节点角色对等，客户端访问任意一个节点都能得到相同的效果。这种多主的架构有许多优势，例如对等的角色使系统架构变得更加简单，不用再区分主控节点、数据节点和计算节点，集群中的所有节点功能相同。所以它天然规避了单点故障的问题，非常适合用于多数据中心、异地多活的场景。

1.8 在线查询

ClickHouse经常会被拿来与其他的分析型数据库作对比，比如Vertica、SparkSQL、Hive和Elasticsearch等，它与这些数据库确实存在许多相似之处。例如，它们都可以支撑海量数据的查询场景，都拥有分布式架构，都支持列存、数据分片、计算下推等特性。这其实也侧面说明了ClickHouse在设计上确实吸取了各路奇技淫巧。与其他数据库相比，ClickHouse也拥有明显的优势。例如，Vertica这类商用软件价格高昂；SparkSQL与Hive这类系统无法保障90%的查询在1秒内返回，在大数据量下的复杂查询可能会需要分钟级的响应时间；而Elasticsearch这类搜索引擎在处理亿级数据聚合查询时则显得捉襟见肘。

正如ClickHouse的"广告词"所言，其他的开源系统太慢，商用的系统太贵，只有Clickouse在成本与性能之间做到了良好平衡，即又快又开源。ClickHouse当之无愧地阐释了"在线"二字的含义，即便是在复杂查询的场景下，它也能够做到极快响应，且无须对数据进行任何预处理加工。

1.9  数据分片与分布式查询

数据分片是将数据进行横向切分，这是一种在面对海量数据的场景下，解决存储和查询瓶颈的有效手段，是一种分治思想的体现。ClickHouse支持分片，而分片则依赖集群。每个集群由1到多个分片组成，而每个分片则对应了ClickHouse的1个服务节点。分片的数量上限取决于节点数量 ( 1个分片只能对应1个服务节点 )。

ClickHouse并不像其他分布式系统那样，拥有高度自动化的分片功能。ClickHouse提供了本地表 ( Local Table ) 与分布式表 ( Distributed Table ) 的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。而分布式表本身不存储任何数据，它是本地表的访问代理，其作用类似分库中间件。借助分布式表，能够代理访问多个数据分片，从而实现分布式查询。

这种设计类似数据库的分库和分表，十分灵活。例如在业务系统上线的初期，数据体量并不高，此时数据表并不需要多个分片。所以使用单个节点的本地表 ( 单个数据分片 ) 即可满足业务需求，待到业务增长、数据量增大的时候，再通过新增数据分片的方式分流数据，并通过分布式表实现分布式查询。这就好比一辆手动挡赛车，它将所有的选择权都交到了使用者的手中。