从底层原理上解释clickhouse查询为什么快

ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统，以其极高的查询性能著称。为了理解 ClickHouse 查询为什么快，我们需要从以下几个方面进行深入探讨，包括其架构设计、存储引擎、索引结构、并行化策略以及内存管理等底层原理。

1. 列式存储（Columnar Storage）

ClickHouse 是一个列式数据库，这意味着它将每一列的数据单独存储，而不是按行存储。这种设计在大规模数据分析的查询场景中具有显著优势，尤其是在处理涉及少量列的查询时。

• 按列存储的好处 ：
  • 节省I/O：只读取查询涉及的列，避免不必要的数据读取。
  • 更好的压缩效果：同一列中的数据类型相同，具有相似的特征，压缩比更高。
  • 更快的数据处理：由于列内数据类型一致，CPU 可以更高效地对其进行向量化处理（见下文）。

例如，假设你有 100 列的表，但只查询 3 列。行式存储系统会读取整个行，而列式存储系统只需要读取查询相关的 3 列数据。

2. 向量化执行（Vectorized Execution）

ClickHouse 采用了向量化执行的查询引擎，这是提高 CPU 使用效率的关键。

• 向量化处理 意味着数据库引擎在执行查询时不会逐行处理数据，而是将数据分成批次（例如每次处理 1024 个值），并对这些批次进行批量操作。CPU 能够充分利用现代处理器的 SIMD（单指令多数据）指令集来并行处理多个数据。

• 通过向量化执行，ClickHouse 能够将数据处理转换为批量运算，大幅减少 CPU 指令的开销。

3. 压缩技术（Data Compression）

ClickHouse 对列存储进行了高度压缩，减少了磁盘空间使用，同时提高了 I/O 性能。不同列的数据类型可以使用不同的压缩算法，例如：

• Delta 编码 ：适用于排序好的数值列，存储的是相邻值之间的差值。
• LZ4 和 ZSTD 压缩：这些是常用的通用压缩算法，ClickHouse 默认使用 LZ4，但可以选择 ZSTD 来进一步压缩。
• Bitmap 编码：对布尔值、稀疏数据等情况进行优化。

通过压缩，ClickHouse 在处理大数据集时能够显著减少磁盘 I/O，同时还保留了良好的解压缩速度。

4. 数据分区与分块（Data Partitioning and Granularity）

ClickHouse 将数据分为 块（blocks） 和 粒度单元（granules）。这种分块处理方式有助于提高查询效率。

• 粒度单元（granules） 是 ClickHouse 中的最小数据单位 ，一个粒度单元包含固定数量的行（默认大约 8192 行）。这些粒度单元支持快速跳过无关的数据，从而避免不必要的磁盘读取。

• 数据分区（partitioning） 可以基于时间戳或其他字段划分数据。这使得查询可以快速缩小到相关分区，进一步减少需要扫描的数据量。

通过这种分块和分区策略，ClickHouse 在面对大规模数据集时能够高效地跳过不相关的数据块，大大加快查询速度。

5. 稀疏索引（Sparse Indexes）

ClickHouse 使用一种称为稀疏索引 的索引结构来加速查询，而不是传统的 B 树或哈希索引。

• 稀疏索引 只记录每个数据块的第一条记录的键值或分区的边界。这样，查询时可以快速找到相关的块，而不必对整个数据进行全表扫描。

• ClickHouse 的索引结构相对较轻量，避免了过多的写入开销（索引的维护成本较低）。这种设计在查询非常大的数据集时具有显著优势，能够快速定位需要读取的数据块，而不是对每个行逐个索引。

6. 并行化查询执行（Parallel Query Execution）

ClickHouse 在查询执行过程中充分利用了现代多核、多线程的处理器架构。它通过多种并行化策略来提高查询速度：

• 数据分区并行处理：每个分区的数据可以独立处理，因此分区之间可以并行执行查询。

• 跨核并行化：即使在同一个分区内，数据也会被分块，并在多个 CPU 核心之间分配任务。这种方式确保了查询过程能充分利用多核 CPU 的计算能力。

• I/O 和计算分离：ClickHouse 能够将 I/O 操作和 CPU 计算分离，在数据加载的同时处理数据，从而减少等待时间，提高整体的吞吐量。

7. 主从复制与分布式架构（Replication and Distributed Queries）

ClickHouse 支持 主从复制（replication） 和 分布式查询（distributed queries） 。其分布式架构使得它可以在多台服务器之间分发查询负载，并行处理海量数据。

• 分布式查询表 ：ClickHouse 可以在多台服务器上创建分布式表，并在多个节点之间分发查询任务。这种方式不仅提高了查询吞吐量，还提高了系统的可扩展性。

• 数据的分片与分区 ：ClickHouse 支持数据的 sharding（分片），可以将数据分布到不同的节点上。查询时，系统会自动对数据进行并行化处理，并汇总最终结果。

8. 延迟物化（Late Materialization）

ClickHouse 在查询过程中使用了延迟物化的技术，即在尽可能晚的阶段才将数据从磁盘加载到内存，并对其进行物化（转换为实际需要的值）。这样可以避免不必要的数据加载和物化操作，进一步减少 I/O 和内存占用，提高查询速度。

9. 内存与缓存优化

ClickHouse 对内存和缓存进行了大量优化：

• 内存中的数据处理：ClickHouse 会尽可能多地在内存中处理数据，减少与磁盘的交互。数据处理的中间结果也会尽可能缓存在内存中。

• 操作系统的页缓存：ClickHouse 借助操作系统的文件系统缓存，将热点数据保存在内存中，减少对磁盘的依赖。

• 异步 I/O：ClickHouse 还通过异步 I/O 操作来减少 I/O 阻塞问题，进一步提高查询的响应速度。

10. 存储引擎优化

ClickHouse 针对不同的查询场景提供了多种存储引擎（如 MergeTree 系列、Log 系列等）。最常用的 MergeTree 存储引擎具有如下特性：

• 分层存储：数据按照写入时间进行分层存储，不同层的数据在后台逐步合并，以提高查询效率。
• 多版本并发控制：即使在进行写入操作时，读取操作也不会受到阻塞，保证了高并发的读写性能。

11. 基于组的数据聚合（Group-based Aggregation）

ClickHouse 设计了基于组的聚合算法，能够在处理大规模数据时更加高效。

• 本地聚合 ：当执行 GROUP BY 等聚合操作时，ClickHouse 会先对数据进行本地聚合，这样可以避免过多的中间数据传输和存储。

• 多级聚合（Two-Level Aggregation）：对于大规模的聚合查询，ClickHouse 采用了两级聚合的算法。首先在每个节点上进行本地聚合，然后将中间结果发送到最终的聚合节点。这种方式减少了数据传输量并提高了查询的并发性能。

12. 实时性与数据鲜活性（Real-time Data Freshness）

ClickHouse 支持高效的数据写入与查询，并能够在处理实时数据时保持极低的延迟。这得益于以下几点：

• 增量数据写入：ClickHouse 支持批量数据的快速写入，并通过后台线程异步合并数据，保持查询性能不受数据写入的影响。

• 多版本并发控制（MVCC）：ClickHouse 通过 MVCC（Multi-Version Concurrency Control）技术，在保证数据一致性的同时，允许并发的读写操作，读写互不干扰。

13. 管道化执行（Pipelined Execution）

ClickHouse 的查询处理采用了 流水线（pipeline）执行 模式，每个查询操作都会被拆解为一个个子任务。这些子任务可以独立并行执行，并通过管道机制将中间结果依次传递给下一个阶段。

• 无阻塞操作：在流水线模式下，ClickHouse 的查询执行几乎是无阻塞的，中间结果可以立即传递和处理，而无需等待其他操作完成。

• 增量计算：管道化执行还允许 ClickHouse 对某些中间结果进行增量计算，进一步减少计算的重复性，提高查询效率。

14. 存储组织与合并优化（Merge Optimization）

ClickHouse 通过后台线程对数据进行定期合并，减少碎片化并优化查询的存储布局。

• MergeTree 系列引擎 （如 MergeTree、ReplicatedMergeTree）会将小块的数据逐步合并成大块，这不仅减少了存储空间的浪费，还提高了查询的顺序读取效率。

• 高效的数据排序：ClickHouse 在写入数据时，会根据指定的排序键对数据进行预排序。这样在查询时可以利用数据的有序性快速定位和检索，特别是在范围查询时优势明显。

15. 协程与异步执行（Coroutines and Asynchronous Execution）

ClickHouse 利用协程（coroutines）和异步 I/O 来优化查询执行和数据处理。

• 协程的使用：ClickHouse 使用协程调度的方式来执行查询操作，这比传统的线程模型更高效，尤其在高并发场景下，协程避免了大量的线程上下文切换开销。

• 异步 I/O：与传统的阻塞 I/O 不同，ClickHouse 利用异步 I/O 进行磁盘读取和网络请求，确保数据读取的过程中 CPU 仍然可以继续执行其他任务，最大化系统的资源利用率。

16. 代码生成（Code Generation）

ClickHouse 对查询中的部分操作会进行即时编译（JIT），通过动态生成高效的机器代码来加速执行。这种技术主要应用于查询计划生成阶段。

• LLVM 动态代码生成：ClickHouse 借助 LLVM 动态生成并优化某些计算密集型操作的代码，这样可以使得关键路径的执行性能接近手写的机器代码速度。

• 编译期优化：在生成的代码中，ClickHouse 还会进行针对性优化，例如将常量表达式提前计算、简化循环结构等，以减少执行时的计算负担。

17. 数据跳过与索引过滤（Data Skipping and Index Filtering）

ClickHouse 的数据块内置了元信息和轻量级索引，使得在查询时能够高效地跳过不相关的数据。

• 数据跳过索引：ClickHouse 的稀疏索引允许引擎在不扫描整个表的情况下，快速确定相关的数据块。通过记录每个数据块的最大值和最小值，ClickHouse 能够在范围查询中迅速跳过不符合条件的块。

• 其他索引类型 ：ClickHouse 还支持多种高级索引类型，如 minmax、bloom filter、primary key 索引等，这些索引可以进一步加速特定场景下的查询。

18. 预计算物化视图（Materialized Views）

ClickHouse 支持 物化视图（Materialized Views），允许预先计算一些复杂的聚合查询或统计结果，查询时直接读取预先计算的结果，避免重复计算。

• 自动增量更新：物化视图会自动随着底层表数据的更新而更新，保持视图中的数据与原始数据的同步。这对于一些高频聚合查询场景非常有用。

• 查询加速：通过使用物化视图，ClickHouse 可以避免在每次查询时都执行复杂的计算，直接从预计算的结果中获取数据，极大地提高了查询响应速度。

19. 高效的网络协议与分布式查询优化

ClickHouse 通过自定义的网络协议对分布式查询进行了优化，减少了节点间的数据传输开销。

• 高效的协议：ClickHouse 使用了一种轻量的二进制协议，用于不同节点之间的通信。这种协议比传统的基于文本的协议（如 HTTP 或 JSON）更加高效，能够减少数据序列化和反序列化的开销。

• 分布式查询优化：ClickHouse 在执行分布式查询时，会将计算任务尽量下推到数据所在的节点进行本地计算，减少中间数据的传输。然后将计算的中间结果汇总到主节点上进行最终聚合和处理。

20. Adaptive Join Strategy（自适应连接策略）

ClickHouse 针对不同的连接（JOIN）操作，采取了多种策略，来优化连接性能。

• Hash Join：ClickHouse 使用哈希连接（Hash Join）来处理小表与大表的连接操作。小表会被加载到内存中，以哈希表的形式存在，之后对大表的每一行执行快速查找。

• 分布式 Join：在分布式场景中，ClickHouse 会根据表的分片情况选择不同的连接策略。例如，分片后的表可以在每个节点上局部连接，而不需要传输完整的数据表。

21. 时间序列数据的优化（Time Series Optimization）

ClickHouse 对时间序列数据进行了特别优化，使得在处理时间序列数据时具有更高的性能。

• 排序与分区优化：时间序列数据通常根据时间进行分区和排序，ClickHouse 可以通过这种顺序快速进行范围查询（如查询某一段时间的数据），不需要扫描整个数据集。

• 特殊的压缩算法：对于时间序列数据，ClickHouse 支持使用特殊的压缩算法（如 Delta 编码、Gorilla 编码），这些算法可以极大地压缩时间序列数据的存储空间，同时保持高效的读取性能。

总结

ClickHouse 查询速度快不仅仅依赖列式存储这一核心技术，还涉及到多个底层架构和算法的协同工作。通过向量化执行、压缩技术、并行化查询、延迟物化、代码生成、异步 I/O 等优化策略，ClickHouse 极大地减少了 I/O 和计算开销，提升了 CPU 和内存的利用率。此外，ClickHouse 的分布式架构与特殊的索引设计，使得它能够在处理海量数据时依旧保持优异的查询性能。

这些技术创新和优化让 ClickHouse 成为大规模数据分析领域中的领先解决方案，尤其适用于对查询速度要求极高的 OLAP（在线分析处理）场景。