ClickHouse使用姿势系列之分布式JOIN
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”
回复"面试"获取更多惊喜
轻戳有惊喜：八股文教给我，你们专心刷题和面试
阅读本文前必读：
原理部分
「Clickhouse系列」分布式表&本地表详解
「ClickHouse系列」ClickHouse之MergeTree原理
「ClickHouse系列」Replication机制详解
「ClickHouse系列」ClickHouseSQL基本语法和导入导出实战
「ClickHouse系列」实时分析优化AggregateFunction及物化视图
实践部分
ClickHouse使用实践与规范
Flink CDC实现数据增量备份到ClickHouse实战
JOIN操作是OLAP场景无法绕开的，且使用广泛的操作。对ClickHouse而言，非常有必要对分布式JOIN实现作深入研究。
在介绍分布式JOIN之前，我们看看ClickHouse 单机JOIN是如何实现的。
1. ClickHouse单机JOIN实现
ClickHouse 单机JOIN操作默认采用HASH JOIN算法，可选MERGE JOIN算法。其中，MERGE JOIN算法数据会溢出到磁盘，性能相比前者较差。本文重点介绍基于HASH JOIN算法的实现JOIN操作。
ClickHouse JOIN查询语法如下：
SELECT
FROM
[GLOBAL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI|ANY|ASOF] JOIN
(ON )|(USING ) ... ClickHouse 的 HASH JOIN算法实现比较简单：
从right_table 读取该表全量数据，在内存中构建HASH MAP；
从left_table 分批读取数据，根据JOIN KEY到HASH MAP中进行查找，如果命中，则该数据作为JOIN的输出；
从这个实现中可以看出，如果right_table的数据量超过单机可用内存空间的限制，则JOIN操作无法完成。通常，两表JOIN时，将较小表作为right_table.
2. ClickHouse分布式JOIN实现
ClickHouse 是去中心化架构，非常容易水平扩展集群。当以集群模式提供服务时候，分布式JOIN查询就无法避免。这里的分布式JOIN通常指，JOIN查询中涉及到的left_table 与 right_table 是分布式表。
通常，分布式JOIN实现机制无非如下几种：
Broadcast JOIN
Shuffle Join
Colocate JOIN
ClickHouse集群并未实现完整意义上的Shuffle JOIN，实现了类Broadcast JOIN，通过事先完成数据重分布，能够实现Colocate JOIN。
ClickHouse 的分布式JOIN查询可以分为两类，带GLOBAL关键字的，和不带GLOBAL关键字的情况。
2.1 普通JOIN实现
2.1 中描述了GLOBAL JOIN的实现。接下来看看无GLOBAL关键字的JOIN如何实现的：
initiator 将SQL S中左表分布式表替换为对应的本地表，形成S'
initiator 将a.中的S'分发到集群每个节点
集群节点执行S'，并将结果汇总到initiator 节点
initiator 节点将结果返回给客户端
如果右表为分布式表，则集群中每个节点会去执行分布式查询。这里就会存在一个非常严重的读放大现象。假设集群有N个节点，右表查询会在集群中执行N*N次。
如图所示，假设执行的SQL为：
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_all as a_ JOIN b_all AS b_ ON a_.i = b_.i其中，a_all, b_all为分布式表，对应的本地表名为a_local, b_local。则改SQL在分布式执行的时序为：
initiator 收到查询请求
initiator 执行分布式查询，本节点和其他节点执行
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_local AS a_ JOIN b_all as b_ ON a_.i = b_.i即左表分布式表更改为本地表名。该SQL在集群范围内并行执行。集群节点收到2）中SQL后，分析出右表时分布式表，则触发一次分布式查询：
SELECT b_.i, b_.t FROM b_local AS b_集群各节点并发执行，并合并结果，记为subquery.集群节点完成3）中SQL执行后，执行
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_local AS a_ JOIN subquery as b_ ON a_.i = b_.i其中subquery表示2中执行的结果各节点执行完成JOIN计算后，向initiator节点发送数据
可以看出，ClickHouse 普通分布式JOIN查询是一个简单版的Shuffle JOIN的实现，或者说是一个不完整的实现。不完整的地方在于，并未按JOIN KEY去Shuffle数据，而是每个节点全量拉去右表数据。这里实际上是存在着优化空间的。
在生产环境中，查询放大对查询性能的影响是不可忽略的。
2.2 GLOBAL JOIN 实现
GLOBAL JOIN 计算过程如下：
若右表为子查询，则initiator完成子查询计算；
initiator 将右表数据发送给集群其他节点；
集群节点将左表本地表与右表数据进行JOIN计算；
集群其他节点将结果发回给initiator节点；
initiator 将结果汇总，发给客户端；
GLOBAL JOIN 可以看做一个不完整的Broadcast JOIN实现。如果JOIN的右表数据量较大，就会占用大量网络带宽，导致查询性能降低。
如图所示，假设执行的SQL为：
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_all as a_ GLOBAL JOIN b_all AS b_ ON a_.i = b_.i其中，a_all, b_all为分布式表，对应的本地表名为a_local, b_local。则改SQL在分布式执行的时序为：
initiator 收到查询请求
initiator 和集群其他节点均执行
SELECT b_.i, b_.t FROM b_local AS b_即左表分布式表更改为本地表名。该SQL在集群范围内并行执行。汇总结果，记录为subquery。initiator 将2)中subquery发送到集群中其他节点，并触发分布式查询：
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_local AS a_ JOIN subquery as b_ ON a_.i = b_.i其中subquery表示2)中执行的结果各节点执行完成JOIN计算后，向initiator节点发送数据
可以看出，GLOBAL JOIN 将右表的查询在initiator节点上完成后，通过网络发送到其他节点，避免其他节点重复计算，从而避免查询放大。
3. 分布式JOIN最佳实践
在清楚了ClickHouse 分布式JOIN查询实现后，我们总结一些实际经验。
一、尽量减少JOIN右表数据量
ClickHouse根据JOIN的右表数据，构建HASH MAP，并将SQL中所需的列全部读入内存中。如果右表数据量过大，节点内存无法容纳后，无法完成计算。
在实际中，我们通常将较小的表作为右表，并尽可能增加过滤条件，降低进入JOIN计算的数据量。
二、利用GLOBAL JOIN 避免查询放大带来性能损失
如果右表或者子查询的数据量可控，可以使用GLOBAL JOIN来避免读放大。需要注意的是，GLOBAL JOIN 会触发数据在节点之间传播，占用部分网络流量。如果数据量较大，同样会带来性能损失。
三、数据预分布实现Colocate JOIN
当JOIN涉及的表数据量都非常大时，读放大，或网络广播都带来巨大性能损失时，我们就需要采取另外一种方式来完成JOIN计算了。
根据“相同JOIN KEY必定相同分片”原理，我们将涉及JOIN计算的表，按JOIN KEY在集群维度作分片。将分布式JOIN转为为节点的本地JOIN，极大减少了查询放大问题。
如果如下操作：
将涉及JOIN的表按JOIN KEY分片
根据2.2节描述，将JOIN预计中右表换成相应的本地表
如图所示，执行的SQL为：
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_all as a_ JOIN b_local AS b_ ON a_.i = b_.i其中，a_all, b_all为分布式表，对应的本地表名为a_local, b_local。则改SQL在分布式执行的时序为：
initiator 收到查询请求
initiator 发起一次分布式查询，本机以及其他节点执行：
SELECT a_.i, a_.s, b_.t FROM a_local AS a_ JOIN b_local as b_ ON a_.i = b_.i各节点执行完成JOIN计算后，向initiator节点发送数据
由于数据以及预分区了，相同的JOIN KEY对应的数据一定在一起，不会跨节点存在，所以无需对右表做分布式查询，也能获得正确结果。
4. 总结
本文介绍了ClickHouse JOIN实现原理，并根据原理介绍了相关的最佳实践：
减少JOIN右表数据量
避免查询放大带来性能损失
数据预分布实现Colocate JOIN;
如果这个文章对你有帮助，不要忘记 「在看」 「点赞」 「收藏」 三连啊喂！
2022年全网首发|大数据专家级技能模型与学习指南(胜天半子篇)
互联网最坏的时代可能真的来了
我在B站读大学，大数据专业
我们在学习Flink的时候，到底在学习什么？
193篇文章暴揍Flink，这个合集你需要关注一下
Flink生产环境TOP难题与优化，阿里巴巴藏经阁YYDS
Flink CDC我吃定了耶稣也留不住他！| Flink CDC线上问题小盘点
我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？
在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！
硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结
数据治理方法论和实践小百科全书
标签体系下的用户画像建设小指南
4万字长文 | ClickHouse基础&实践&调优全视角解
【面试&个人成长】2021年过半，社招和校招的经验之谈
大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结
我写过的关于成长/面试/职场进阶的文章
当我们在学习Hive的时候在学习什么？「硬刚Hive续集」