副本
https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/replication
副本是表级别的，不是整个服务器级的。所以，服务器里可以同时有复制表和非复制表。
副本不依赖分片。每个分片有它自己的独立副本。
ClickHouse 使用 Apache ZooKeeper 存储副本的元信息。请使用 ZooKeeper 3.4.5 或更高版本。
要使用副本，需在 Zookeeper 服务器的配置部分设置相应参数。
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。
只有 MergeTree 系列里的表可支持副本：
ReplicatedMergeTree
ReplicatedSummingMergeTree
ReplicatedReplacingMergeTree
ReplicatedAggregatingMergeTree
ReplicatedCollapsingMergeTree
ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree
ReplicatedGraphiteMergeTree
分片
https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/special/distributed
一，自已指定要将哪些数据写入哪些服务器，并直接在每个分片上执行写入。换句话说，在分布式表上<<查询>>，在数据表上 INSERT。 这是最灵活的解决方案 -- 你可以使用任何分片方案，对于复杂业务特性的需求，这可能是非常重要的。 这也是最佳解决方案，因为数据可以完全独立地写入不同的分片。
二，在分布式表上执行 INSERT。在这种情况下，分布式表会跨服务器分发插入数据。 为了写入分布式表，必须要配置分片键（最后一个参数）。当然，如果只有一个分片，则写操作在没有分片键的情况下也能工作，因为这种情况下分片键没有意义。每个分片都可以在配置文件中定义权重。默认情况下，权重等于1。数据依据分片权重按比例分发到分片上。例如，如果有两个分片，第一个分片的权重是9，而第二个分片的权重是10，则发送 9 / 19 的行到第一个分片， 10 / 19 的行到第二个分片。
对于分布式表的 INSERT，数据块只写本地文件系统。之后会尽快地在后台发送到远程服务器。发送数据的周期性是由distributed_directory_monitor_sleep_time_ms和distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms设置。分布式引擎会分别发送每个插入数据的文件，但是你可以使用distributed_directory_monitor_batch_inserts设置启用批量发送文件。该设置通过更好地利用本地服务器和网络资源来提高集群性能。你应该检查表目录/var/lib/clickhouse/data/database/table/中的文件列表(等待发送的数据)来检查数据是否发送成功。执行后台任务的线程数可以通过background_distributed_schedule_pool_size设置。
Clickhouse github上有一段总结
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/2161
To have an extra copy (replica) of your data you need to use ReplicatedMergeTree engine. It can be used instead of MergeTree engine, and you can always upgrade from MergeTree to ReplicatedMergeTree (and downgrade back) if you need.
1、start with MergeTree
2、to have several copies of data use ReplicatedMergeTree
3、if your data is too big to fit/ to process on one server - use sharding
4、to balance the load between replicas and to combine the result of selects from different shards - use Distributed table.