Clickhouse存储数据流程

ClickHouse 是一个面向在线分析处理 (OLAP) 的列式数据库管理系统,以其出色的性能著称,特别是在大数据场景下的高效查询能力。为了更好地理解 ClickHouse 的高性能存储和查询的关键,深入理解其底层存储机制和数据流处理流程是很有必要的。

ClickHouse 的存储架构概述

ClickHouse 的核心设计是 列式存储分段压缩 ,其存储模型围绕着优化查询性能和压缩效率展开。ClickHouse 是一个 LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)风格的存储引擎,数据会先写入内存(类似于 Write-Ahead Log),然后在后台逐步合并到磁盘上。

ClickHouse 存储数据流程

当 ClickHouse 存储数据时,涉及以下几个主要阶段:

  1. 写入阶段:数据通过 SQL 写入或批量导入插入 ClickHouse 的表中。
  2. 数据落盘:数据首先写入内存,并暂存在内存中的缓冲区 (MemTable),之后会周期性地将数据写入磁盘(即持久化),形成数据片段 (part)。
  3. 合并阶段:随着数据不断被插入,ClickHouse 的后台进程会定期执行合并操作,将多个数据片段合并为一个更大的片段,减少数据碎片。
  4. 最终数据存储:数据经过压缩和合并后,最终存储在磁盘中。

接下来,我们深入分析每个步骤及其底层机制,并结合源码分析。


1. 写入阶段

1.1 表的定义和分布式架构

在 ClickHouse 中,表的定义分为几种不同类型,常见的表引擎有 MergeTreeLogMemory 等。其中,最常用的存储引擎是 MergeTree 系列引擎,它提供了分区和排序键的支持,适合大规模数据的查询和分析。

MergeTree 是最基础的存储引擎,所有高阶的引擎(如 ReplicatedMergeTree, AggregatingMergeTree 等)都继承自它。在实际应用中,数据会分布在多个分区(partitions)中,并且每个分区都会生成多个数据片段 (parts)。

1.2 数据写入流程

当数据通过 SQL 插入语句插入到 ClickHouse 时,首先发生以下操作:

  1. 数据解析:SQL 语句会首先被解析成抽象语法树(AST)。此时 ClickHouse 的 SQL 引擎会对语法进行解析和优化,确定写入的表和数据。

  2. 数据分配与排序 :在 MergeTree 引擎下,ClickHouse 会按照表定义中的主键对数据进行排序。由于 MergeTree 是按主键进行排序的,数据首先需要根据定义的主键进行排序。

java 复制代码
void MergeTreeData::insertBlock(const Block & block)
{
    auto block_index = insertIntoMemoryTable(block);
    writePartToDisk(block_index);
}
  1. 内存缓冲区:数据会被放入内存中的一个缓冲区,称为 MemTable,等待写入磁盘。在 ClickHouse 中,MemTable 是数据插入流程的第一站。

    java 复制代码
    // 插入数据到内存表(MemTable) 
    mem_table.emplace_back(block);

MemTable 并不是立即写入磁盘,而是会先在内存中积累到一定量,或者根据后台线程的调度机制将数据批量写入磁盘。这样做可以减少频繁的磁盘写入,提升性能。


2. 数据落盘阶段

2.1 数据持久化到磁盘

当 MemTable 中的数据达到一定量或者在后台线程调度时,ClickHouse 会将 MemTable 的数据写入磁盘,形成 数据片段 (part)

  • 每个数据片段对应一个物理文件,这个文件存储了该数据片段中的所有列。
  • 在写入时,数据被组织为 列式存储 格式,所有列的数据分别存储到不同的文件中。

列式存储的优势 在于只需要读取查询涉及的列,避免了读取不相关的数据,极大地提升了 I/O 性能。

java 复制代码
void MergeTreeData::writePartToDisk(const Block & block)
{
    // 按列进行数据写入,每一列的数据会写入不同的文件中
    for (const auto & column : block.getColumns())
    {
        writeColumnToDisk(column);
    }
}
2.2 数据的压缩

在写入磁盘的同时,ClickHouse 使用压缩算法(如 LZ4, ZSTD)对列数据进行压缩。由于同一列的数据通常是高度相似的,因此列式存储能够实现极高的压缩比,进一步减少磁盘占用和 I/O 传输量。

  • 压缩元数据:除了数据文件,ClickHouse 还会为每个数据片段生成压缩元数据文件,记录每一列的偏移量、数据块大小等信息,便于查询时快速定位。
java 复制代码
// 使用 LZ4 压缩算法压缩数据
compressed_data = LZ4::compress(column_data);
writeToFile(compressed_data);

通过列式存储和压缩,ClickHouse 的 I/O 性能得到了显著提升,尤其是在处理大规模数据查询时。


3. 数据合并阶段

3.1 合并机制

随着越来越多的数据写入 ClickHouse,磁盘上会产生大量的小的 数据片段 (part) 。为了减少磁盘碎片和提高查询效率,ClickHouse 的后台进程会周期性地执行 合并操作 (Merge)

合并操作的关键在于将多个较小的数据片段合并成一个较大的片段,这个过程中可能涉及到重新排序和去重。具体的合并逻辑由 MergeTree 的后台线程完成。

java 复制代码
void MergeTreeData::mergeParts(const std::vector<DataPart> & parts)
{
    // 合并多个数据片段
    for (const auto & part : parts)
    {
        mergeDataParts(part);
    }
}

合并后,ClickHouse 会删除原来的小数据片段,并保留合并后的较大片段,从而优化查询时的 I/O 性能。

3.2 去重

如果表定义了 唯一性约束,合并时会根据主键或其他条件进行去重操作。此机制确保即使在批量插入或分布式系统中多次写入同一数据,也能确保数据的唯一性和一致性。

java 复制代码
// 如果表定义了去重条件,则在合并时执行去重操作
removeDuplicatesDuringMerge();

4. 最终存储

合并操作完成后,数据最终会以优化后的列式格式存储在磁盘上。ClickHouse 的查询引擎在执行查询时,可以快速读取这些经过压缩和排序的数据,并利用分区和索引进一步提升查询速度。

  • 分区和索引:在 MergeTree 中,可以为表定义分区键和索引,这样 ClickHouse 在查询时可以直接跳过不相关的数据片段,减少扫描的范围,从而加快查询速度。

5. 源码分析要点总结

  1. 写入到内存表 (MemTable) :数据首先会被插入到内存缓冲区中,避免频繁磁盘 I/O。通过 insertIntoMemoryTable 函数,将数据写入内存。

  2. 数据的持久化 (writePartToDisk) :当内存表积累到一定大小时,数据会被批量写入磁盘,形成数据片段。writeColumnToDisk 是关键函数,负责按列进行数据写入。

  3. 列式存储和压缩:在写入过程中,数据会被按列存储,并经过压缩算法处理,极大减少磁盘占用。

  4. 后台合并 (mergeParts):ClickHouse 的后台线程会定期执行合并操作,将多个数据片段合并为更大的片段,以提升查询性能,并在必要时进行去重。


总结

ClickHouse 的数据存储流程从写入内存表到落盘、压缩、合并,最终通过列式存储和分区索引优化查询效率。其架构充分利用了列式存储的优势,结合压缩技术、分区策略、主键排序等机制,确保了大规模数据存储和查询的高效性。通过对底层代码的分析,我们可以清楚地了解 ClickHouse 如何实现其卓越的性能和可扩展性,尤其是在大数据分析场景下。

相关推荐
yumgpkpm26 分钟前
华为鲲鹏 Aarch64 环境下多 Oracle 、mysql数据库汇聚到Cloudera CDP7.3操作指南
大数据·数据库·mysql·华为·oracle·kafka·cloudera
祈祷苍天赐我java之术1 小时前
Redis 数据类型与使用场景
java·开发语言·前端·redis·分布式·spring·bootstrap
UMI赋能企业1 小时前
制造业流程自动化提升生产力的全面分析
大数据·人工智能
TDengine (老段)2 小时前
TDengine 数学函数 FLOOR 用户手册
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
猫林老师3 小时前
HarmonyOS线程模型与性能优化实战
数据库·分布式·harmonyos
派可数据BI可视化4 小时前
商业智能BI 浅谈数据孤岛和数据分析的发展
大数据·数据库·数据仓库·信息可视化·数据挖掘·数据分析
jiedaodezhuti4 小时前
Flink性能调优基石:资源配置与内存优化实践
大数据·flink
Lx3526 小时前
Flink窗口机制详解:如何处理无界数据流
大数据
Lx3526 小时前
深入理解Flink的流处理模型
大数据
Lx3526 小时前
Flink vs Spark Streaming:谁更适合你的实时处理需求?
大数据