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1、整体架构设计

ClickHouse 采用MPP（大规模并行处理）架构，支持分布式计算和存储，其核心设计目标是高性能列式分析。

（1）、存储层

• 列式存储：
  数据按列存储（而非传统行式存储），每个列独立存储为文件，仅读取必要列，减少 I/O。
  优势：

  • 列式压缩率高（如数值列使用 Delta 编码，字符串使用 LZ4 或字典编码）。
  • 数据局部性好，适合向量化计算。

• 数据分块（Blocks）：
  数据被划分为 固定大小的块（默认 如8192行），每个块独立压缩存储，支持快速读取和并行处理。

• MergeTree 家族引擎：
  核心存储引擎，基于 LSM-Tree 概念，数据按 ORDER BY 排序，通过后台合并（Merge）优化查询。
  常见引擎：

  • MergeTree：基础引擎，无复制。
  • ReplicatedMergeTree：支持副本，依赖 ZooKeeper 实现高可用。
  • SummingMergeTree：自动合并相同分组的聚合结果（如 SUM）。

（2）、查询处理层

• 向量化执行引擎：

  • 批量处理：一次可处理 1024 行（或更多）数据，而非逐行执行。
  • SIMD 指令：利用 CPU 的 AVX2/AVX512 指令集加速计算（如 COUNT、SUM）。
  • 零拷贝：数据直接从磁盘映射到内存，减少内存拷贝开销。

• 查询执行流程：

  1. 解析与优化：将 SQL 转换为 AST（抽象语法树），优化查询计划（如下推过滤条件）。
  2. 执行管道：构建执行管道，按列读取数据，通过向量化函数处理。
  3. 聚合与合并：对结果进行聚合（如 GROUP BY），并合并分块数据。

• 索引与过滤：

  • 主键索引：数据按 ORDER BY 排序，支持快速范围查询。
  • 稀疏索引：每个数据块存储列的 min/max 值，跳过无关块。

（3）、分布式架构

• 分片（Sharding）：
  数据按分片键（如 PARTITION BY 或哈希）水平拆分到多个节点，实现负载均衡。

• 副本（Replication）：
  每个分片可配置多个副本（如 ReplicatedMergeTree），通过 ZooKeeper 协调同步，确保高可用。

• 分布式表（Distributed Table）：
  逻辑表，代理访问多个分片，支持跨节点查询：

  CREATE TABLE distributed_table ENGINE = Distributed('cluster', 'local_database', 'local_table');

• 查询时自动分发到各分片并行执行，结果合并后返回。

• ZooKeeper 集成：
  用于协调分布式集群的元数据（如副本状态、分片分配）和故障转移。

2、核心组件与流程

（1）、数据写入流程

1. 插入数据：通过 INSERT INTO 写入本地表，数据暂存为 临时文件。
2. 合并（Merge）：后台进程定期合并小文件为大块，按 ORDER BY 排序，优化查询性能。
3. 副本同步：ReplicatedMergeTree 通过 ZooKeeper 同步数据到其他副本。

（2）、查询执行流程

1. 解析与优化：
   • SQL 被解析为 AST，优化器选择最优执行计划（如过滤下推、并行策略）。
2. 分布式查询：
   • 若查询分布式表，ClickHouse 将任务分发到所有分片并行执行。
3. 向量化计算：
   • 按列读取数据块，利用 SIMD 指令批量处理（如过滤、聚合）。
4. 结果合并：
   • 分片结果返回后，ClickHouse 合并最终结果（如 GROUP BY 的最终聚合）。

（3）、数据压缩与存储

• 压缩算法：

  • LZ4：压缩速度快，适合实时场景。
  • ZSTD：压缩率更高，适合存储优化。
  • 自适应压缩：根据列类型选择最优算法（如数值列用 Delta + LZ4）。

• 存储结构：

  • 数据按 数据块（Block） 存储，每个块包含多个列的压缩数据。
  • 索引信息（如 min/max）存储在块的元数据中。

3、关键特性与优势

（1）、列式存储的优势

• 高效查询：仅读取所需列，减少 I/O。
• 高压缩率：同类数据压缩效率比行式存储高 5-10倍。
• 向量化计算：CPU 利用率高，适合现代硬件的 SIMD 指令。

（2）、分布式与高可用

• 多主架构：集群节点对等，无单点故障，支持跨数据中心部署。
• 故障自动恢复：通过 ZooKeeper 监控节点状态，故障时自动切换副本。

（3）、向量化执行引擎

• 零拷贝技术：数据直接从磁盘映射到内存，避免 CPU 内存拷贝。
• 批量处理：一次处理 1024 行数据，减少分支预测开销。

4、架构示意图

5、典型应用场景

（1）、实时分析：如日志分析、用户行为统计。
（2）、OLAP 查询：快速聚合 PB 级数据（如 SUM、COUNT、DISTINCT）。
（3）、时序数据：物联网设备数据的高效存储与查询。

6、总结

ClickHouse的列式存储、向量化执行引擎和分布式架构 是其高性能的核心。通过 数据分块压缩、MPP 并行计算 和 ZooKeeper 协调，它在海量数据分析场景中实现了 秒级响应 和 线性扩展能力。其架构设计特别适合读多写少的场景，但需注意避免频繁更新/删除操作（因其追加写入模式）。

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