ClickHouse高性能实时分析数据库-高性能的模式设计

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4.1. 核心设计原则

① 宽表优先，适当反范式化

忘掉你在 MySQL 等关系型数据库里学的“第三范式”！在 ClickHouse 的世界里，JOIN 是昂贵的。我们追求的是一次扫描，出所有结果。

• 传统做法 (慢)：订单表 JOIN 用户表 JOIN 商品表...

• ClickHouse 做法 (快)：把 用户名, 商品名 等信息直接冗余到 订单表 中，形成一张“宽表”。

② 选择正确的排序键 (ORDER BY)：

这是 ClickHouse 最重要的性能优化点

ORDER BY 是 ClickHouse 表设计中最最最重要的一个环节！它决定了数据在磁盘上的物理存储顺序。

想象一下一本巨大的电话簿。如果它是按姓氏首字母排序的，你要找姓“张”的人会非常快。但如果它是乱序的，你只能一页一页翻。

• 排序键的威力：ClickHouse 会根据 ORDER BY 的列创建稀疏索引。当你查询的 WHERE 条件命中了排序键的前缀时，ClickHouse 就能像翻电话簿一样，迅速跳过大量不相关的数据块。

 

图解：当查询 WHERE event_date = '2023-10-02' 时，ClickHouse 查看索引发现，只有“数据块2”可能包含这个日期的数据，因此它会跳过“数据块1”和“数据块3”，只读取极少量的数据。

法则：将你最常用作查询条件、范围筛选、分组的列放在 ORDER BY 的最前面！

③ 合理设置分区键 (PARTITION BY)

如果说 ORDER BY 是整理书架上的书，那 PARTITION BY 就是把图书馆分成不同的房间，比如“历史区”、“科技区”。

• 分区的好处：当你的查询条件能命中分区键时，ClickHouse 连“房间”的门都不会打开，直接跳过整个分区目录。这对于删除、修改旧数据（ALTER TABLE ... DROP PARTITION）也非常高效。

常用分区策略：按月（toYYYYMM(event_date)）或按天（toDate(event_date)）。

法则：分区粒度不宜过细（比如按秒），否则会产生海量小文件，拖垮性能。通常按月或按天是最佳实践。 数据类型是关键

使用最小且最合适的数据类型

用大炮打蚊子是浪费。为数据选择最小且最合适的类型，可以极大地减少存储空间、降低内存消耗和 I/O，从而提升查询速度。

• 错误：用 String 存IP地址，用 Int64 存年龄。

• 正确：用 IPv4 类型存IP，用 UInt8 存年龄（0-255岁足够了）。