ClickHouse为什么这么快

ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统（DBMS）主要用于数据分析（OLAP）领域。

近年来国内开源社区非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。而提到ClickHouse最先想到的就是它极致的性能，计算速度开源公开benchmark显示比传统方法快100~1000倍，提供50MB~200MB/s的高吞吐实时导入能力。所谓“天下武功为快不破”，那ClickHouse到底是如何做到快速查询的呢？今天我们就来一起了解一下。

一、自下而上的设计

早在2019 年年末，ClickHouse 项目的创始人兼开源社区创始人 — Alexey Milovidov，就在北京举行的中国大数据技术大会（BDTC 2019）上分享过自下而上的设计理念，那他们是如何实现这种设计的呢？

1.   着眼硬件，先想后做

从硬件功能层面着手设计，包括 CPU、内存、硬盘、网络等等，基于将硬件功效最大化的目的，ClickHouse 会在内存中进行 GROUP BY，并且使用 HashTable 装载数据。与此同时，他们非常在意 CPU L3 级别的缓存，因为一次 L3 cache miss 会带来 70~100 纳秒的延迟，这意味着，在单核 CPU 上，它会浪费 4000 万/每秒的运算；而在一个 32 线程的 CPU 上，则可能会浪费5 亿/每秒的运算。

2.   算法在前，抽象在后

实现性能的最大化，算法的选择是重中之重。有时候，选择比努力更重要，以字符串搜索算法为例，针对不同的场景，ClickHouse 最终选择了这些算法：

对于常量，使用 Volnitsky 算法；

对于非常量，使用 CPU 的向量化执行 SIMD，暴力优化；

正则匹配使用 re2 和hyperscan 算法。

3.   特定场景，特殊优化

针对同一个场景的不同状况，使用不同的实现方式，尽可能地将性能最大化。例如去重计数 uniqCombined 函数，根据数据量的不同，会选择不同的实现方式:

当数据量较小的时候，会选择 Array 保存；

当数据量中等时候，则会选择 HashSet；

而当数据量很大的时候,则使用HyperLogLog 算法。

4.   勇于尝鲜，不行就换

除了字符串之外，在很多场景下ClickHouse 会使用最合适、最快的算法。如果市面上出现了号称性能强大的新算法，ClickHouse也会将其纳入并进行验证，如果效果可行，就保留使用。

5.   持续测试，持续改进

实践是检验真理的唯一标准，ClickHouse还拥有一个能够持续验证、持续改进的机制。

由于 Yandex 的天然优势，ClickHouse经常会使用真实的数据做测试，这一点很好地保证了测试场景的真实性。与此同时，ClickHouse是发版速度非常快的开源软件了，每个月都至少能发布一个版本，这得力于一个可靠的持续集成环境。也正是因为拥有这样的发版频率，ClickHouse才得以在快速迭代、快速改进中逐渐强大起来。

二、列式存储

相比于行式存储，列式存储在分析场景下有着许多优良的特性。

1）分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下，数据按行连续存储，所有列的数据都存储在一个block中，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取操作被严重放大。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大地减低了IO，加速了查询。

2）同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著。列存往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间，降低了存储成本的同时，从磁盘中读取相应数据耗时也更短。

3）自由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法。

4）高压缩比，意味着同等大小的内存能够存放更多数据，系统cache效果更好。

官方数据显示，通过使用列存，在某些分析场景下，能够获得100倍甚至更高的加速效应。

三、 存储结构

ClickHouse 采用类 LSMTree 的结构，数据写入后定期在后台 Compaction。通过类LSM tree的结构，ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写，写入后数据段不可更改，在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力。

官方公开 benchmark 测试显示能够达到 50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行 100Byte 估算，大约相当于50W-200W 条/s 的写入速度。

四、索引

ClickHouse支持主键索引（一级索引），它将每列数据按照index granularity（默认8192行）进行划分，每个index granularity的开头第一行被称为一个mark行。主键索引存储该mark行对应的primary key的值。

对于where条件中含有primarykey的查询，通过对主键索引进行二分查找，能够直接定位到对应的index granularity，避免了全表扫描从而加速查询。

ClickHouse还支持二级索引（跳数索引），二级索引是在一级索引的基础上建立的，有一个重要的参数：granularity = 3，这个参数的意思是：在3段一级索引上创建二级索引。

二级索引支持的类型

• minmax: 以index_granularity为单位，存储指定表达式计算后的min、max值；在等值和范围查询中能够帮助快速跳过不满足要求的块，减少IO；

• set(max_rows)：以index_granularity为单位，存储指定表达式的disinct value集合，用于快速判断等值查询是否命中该块，减少IO；

• ngrambf_v1(n,size_of_bloom_fiter_in_bytes,number_of_hash_functions, random_seed)：将string进行ngram分词后，构建bloom filter，能够优化 等值、like、in 等查询条件；

• tokenbf_v1(size_of_bloom_fiter_in_bytes，number_of_hash_functions,random_seed)：与ngrambf_v1类似，区别是不使用ngram进行分词，而是通过标点符号进行词语分割；

• bloom_filter([false_positive])：对指定列构建bloomfilter，用于加速等值、like、in 等查询条件执行。

五、数据压缩

Clickhouse的数据存储文件column.bin中存储的是一列数据，在进行压缩的时候：一个压缩数据块由头信息和压缩数据两部分组成，头信息固定使用9位字节表示，具体由1个UInt8（1字节）整型和2个UInt32(4字节)整型组成，分别代表使用的压缩算法类型、压缩后的数据大小和压缩前的数据大小。每个压缩数据块的体积，按照其压缩前的数据字节大小，都被严格控制在64KB ~ 1MB，其上下限分别由min_compress-block_size(默认65535=64KB)与max_compress_block_size(默认1MB)参数指定。 

1）单个批次数据 size <64KB：如果单个批次数据小于64KB，则继续获取下一批数据，直至累计到size >= 64KB时，生成下一个压缩数据块，如果平均每条记录小于8byte，多个数据批次压缩成一个数据块；

2）单个批次数据 64KB <=size <= 1MB：如果单个批次数据大小在64KB与1MB之间，则直接生成下一个压缩数据块；

3）> 单个批次数据 size > 1MB：如果单个批次数据直接超过1MB，则首先按照1MB大小截断并生成下一个压缩数据块，剩余数据继续依照上述规则执行。此时，会出现一个批次数据生成多个压缩数据块的情况，如果平均每条记录的大小超过128byte，则会把当前这一个批次的数据压缩成多个数据块。

注意：在一个xxx.bin字段存储文件中，并不是一个压缩块对应到一条一级索引，而是每8192条数据，构建一条一级索引。 

六、标记

上面一部分已经给读者介绍了什么是一级索引，但一级索引并不能单独实现快速查找的目的，或者说，一级索引只实现了数据到block的映射。这样的话就还存在一个问题——即便我已经知道我的数据存储在了第一个block，那我如何定位到这个block的位置呢？这个就需要通过标记文件来实现了，换句话说，标记文件存储了block到文件偏移量的映射。

每个颗粒会对应一个mark，该mark主要存储着2项信息：

1）当前block在压缩后的物理文件中的offset；

2）当前granularity（颗粒）在解压后block中的offset。

Block是ClickHouse与磁盘进行IO交互、压缩/解压缩的最小单位，而granularity是ClickHouse在内存中进行数据扫描的最小单位。

七、多线程与分布式

数据Partitioning

ClickHouse支持PARTITIONBY子句，在建表时可以指定按照任意合法表达式进行数据分区操作。比如通过toYYYYMM()将数据按月进行分区、通过toMonday()将数据按周进行分区、对Enum类型的列可以直接把相同的值作为一个分区等。

数据Partition在ClickHouse中主要有两方面应用：

在partition key上进行分区裁剪，只查询必要的数据。灵活的partition expression设置，使得我们可以根据SQL Pattern进行分区设置，最大化贴合业务特点。

每个partition再进一步划分为多个indexgranularity，然后通过多个CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。

数据Sharding

ClickHouse支持单机模式，也支持分布式集群模式。在分布式模式下，ClickHouse会将数据分为多个分片，并且分布到不同节点上。不同的分片策略在应对不同的SQL Pattern时，各有优势。ClickHouse提供了丰富的sharding策略，让业务可以根据实际需求选用。

1） random随机分片：写入数据会被随机分发到分布式集群中的某个节点上。

2） constant固定分片：写入数据会被分发到固定一个节点上。

3）column value分片：按照某一列的值进行hash分片。

4）自定义表达式分片：指定任意合法表达式，根据表达式被计算后的值进行hash分片。

数据分片，让ClickHouse可以充分利用整个集群的大规模并行计算能力，快速返回查询结果。

更重要的是，多样化的分片功能，为业务优化打开了想象空间。比如在hashsharding的情况下，JOIN计算能够避免数据shuffle，直接在本地进行local join；支持自定义sharding，可以为不同业务和SQL Pattern定制最适合的分片策略；利用自定义sharding功能，通过设置合理的sharding expression可以解决分片间数据倾斜问题等。

另外，sharding机制使得ClickHouse可以横向线性拓展，构建大规模分布式集群，从而具备处理海量数据的能力。

数据Replacing

ClickHouse通过主备复制提供了高可用能力，在集群模式下对shard配置副本，但1个节点只能拥有1个分片，也就是说如果要实现1分片、1副本，则至少需要部署2个服务节点。相比于其他系统它的实现有着自己的特色：

1）默认配置下，任何副本都处于active模式，可以对外提供查询服务；

2）可以任意配置副本个数，副本数量可以从0个到任意多个；

3）不同shard可以配置不同副本个数，用于解决单个shard的查询热点问题。

八、向量化执行引擎

为了高效地使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理。利用CPU的SIMD指令（SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data）——即用单条指令操作多条数据，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。ClickHouse目前利用SSE4.2指令集实现向量化执行，媒介越接近CPU，速度越快。

九、动态代码生成Runtime Codegen

在经典的数据库实现中，通常对表达式计算采用火山模型，也就是将查询转换成一个个的operator。为了连接不同的算子，operator之间采用统一的接口，在每个算子内部都实现了父类的这些虚函数。另外，在每个算子内部都要考虑多种变量，因为会存在由于if-else分支判断过多导致CPU分支预测失效的情况。

ClickHouse实现了Expression级别的runtime codegen，动态地根据当前SQL直接生成代码，然后编译执行。如下图例子所示，Expression直接生成代码，不仅消除了大量的虚函数调用，并且由于在运行时表达式的参数类型、个数等都是已知的，也消除了不必要的if-else分支判断。

十、近似计算

近似计算以损失一定结果精度为代价，极大地提升了查询性能。在海量数据处理中，近似计算价值更加明显。

ClickHouse实现了多种近似计算功能：

近似估算distinct values、中位数、分位数等多种聚合函数；

建表DDL支持SAMPLE BY子句，支持对于数据进行抽样处理。

linux安装ClickHouse

相信通过上面的介绍大家已经了解到了Clickhouse的强大之处，那么下面就一起来实际安装一下ClickHouse吧。

一、系统要求

ClickHouse可以在任何具有x86_64，AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux，FreeBSD或Mac OSX上运行。

官方预构建的二进制文件通常针对x86_64进行编译，并利用SSE 4.2指令集，因此，除非另有说明，支持它的CPU使用将成为额外的系统需求。下面是检查当前CPU是否支持SSE 4.2的命令:

要在不支持SSE 4.2或AArch64，PowerPC64LE架构的处理器上运行ClickHouse，您应该通过适当的配置调整从源代码构建ClickHouse。

二、下载安装包

ClickHouse支持很多种安装，

• DEB安装包

• RPM安装包

• TGZ安装包

• Docker安装包

• 其他环境安装包，对于非linux操作系统和Arch64 CPU架构，ClickHouse将会以master分支的最新提交的进行编译提供

• 源代码安装

这里选择TGZ安装包安装

下载地址：Index of /clickhouse/tgz/

所需的版本可以通过curl或wget从存储库https://repo.clickhouse.tech/tgz/中下载，也可以下载好上传服务器。

选择自己需要的版本进行下载，这里选择在stable目录下的21.9.4.35版本，分别是：

在服务器上依次将这四个安装包解压并执行一下解压文件夹下install下的doinst.sh脚本。

在执行./clickhouse-server-21.9.4.35/install/doinst.sh后，clickhouse会默认创建一个default的用户，让你设置密码，不设置密码可以按回车。

三、启动

可以有以下几种形式启动ClickHouse Server

默认日志路径是/var/log/clickhouse-server/，配置文件路径是/etc/clickhouse-server/config.xml。

通过客户端连接clickhouse

--multiline的意思是对长的SQL进行转义，否则执行跨行SQL时，会提示错误，如下所示，他会将每行都当作独立的SQL执行，可简写为-m。

如果登录后查询发现返回有乱码，就要将你的终端软件字符集调整为UTF-8

 再次查询

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