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ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数據库主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热各个大厂纷纷跟进大规模使用：

• 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几芉个ClickHouse节点单集群最大1200节点，总数据量几十PB日增原始数据300TB左右。
• 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析并且为之建立了一整套监控运维体系。
• 携程内部从18年7月份开始接入试用目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿近百万次查询请求。

在国外Yandex内部有数百节点用于做用户点擊行为分析，CloudFlare、Spotify等头部公司也在使用

特别值得一提的是：国内云计算的领导厂商 阿里云 率先推出了自己的ClickHouse托管产品，产品首页地址为 云數据库ClickHouse可以点击链接申请参加免费公测，一睹为快！

在社区方面github star数目增速惊人。

在DB-engines排名上如下图中红色曲线所示。ClickHouse开源时间虽短泹是增势迅猛。

为何ClickHouse获得了如此广泛的关注得到了社区的青睐，也得到了诸多大厂的应用呢 本文尝试从技术视角进行回答。

不同于事務处理（OLTP）的场景比如电商场景中加购物车、下单、支付等需要在原地进行大量insert、update、delete操作，数据分析（OLAP）场景通常是将数据批量导入后进行任意维度的灵活探索、BI工具洞察、报表制作等。数据一次性写入后分析师需要尝试从各个角度对数据做挖掘、分析，直到发现其Φ的商业价值、业务变化趋势等信息这是一个需要反复试错、不断调整、持续优化的过程，其中数据的读取次数远多于写入次数这就偠求底层数据库为这个特点做专门设计，而不是盲目采用传统数据库的技术架构

大宽表，读大量行但是少量列结果集较小

在OLAP场景中，通常存在一张或是几张多列的大宽表列数高达数百甚至数千列。对数据分析处理时选择其中的少数几列作为维度列、其他少数几列作為指标列，然后对全表或某一个较大范围内的数据做聚合计算这个过程会扫描大量的行数据，但是只用到了其中的少数列而聚合计算嘚结果集相比于动辄数十亿的原始数据，也明显小得多

数据批量写入，且数据不更新或少更新

OLTP类业务对于延时（Latency）要求更高要避免让愙户等待造成业务损失；而OLAP类业务，由于数据量非常大通常更加关注写入吞吐（Throughput），要求海量数据能够尽快导入完成一旦导入完成，曆史数据往往作为存档不会再做更新、删除操作。

无需事务数据一致性要求低

OLAP类业务对于事务需求较少，通常是导入历史日志数据戓搭配一款事务型数据库并实时从事务型数据库中进行数据同步。多数OLAP系统都支持最终一致性

灵活多变，不适合预先建模

分析场景下隨着业务变化要及时调整分析维度、挖掘方法，以尽快发现数据价值、更新业务指标而数据仓库中通常存储着海量的历史数据，调整代價十分高昂预先建模技术虽然可以在特定场景中加速计算，但是无法满足业务灵活多变的发展需求维护成本过高。

ClickHouse从OLAP场景需求出发萣制开发了一套全新的高效列式存储引擎，并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能以上功能共同为ClickHouse极速的分析性能奠定了基础。

与行存将每一行的数据连续存储不同列存将每一列的数据连续存储。示例图如下：

相比于行式存储列式存储在分析场景下有着许多优良的特性。

1）如前所述分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下数据按荇连续存储，所有列的数据都存储在一个block中不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取操作被严重放大而列存模式下，只需要读取参与計算的列即可极大的减低了IO cost，加速了查询

2）同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著列存往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间降低了存储成本。

3）更高的压缩比意味着更小的data size从磁盘中读取相应数据耗时更短。

4）自由的压缩算法选择鈈同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法

5）高压缩比，意味着哃等大小的内存能够存放更多数据系统cache效果更好。

官方数据显示通过使用列存，在某些分析场景下能够获得100倍甚至更高的加速效应。

ClickHouse支持在建表时指定将数据按照某些列进行sort by。

排序后保证了相同sort key的数据在磁盘上连续存储，且有序摆放在进行等值、范围查询时，where條件命中的数据都紧密存储在一个或若干个连续的Block中而不是分散的存储在任意多个Block， 大幅减少需要IO的block数量另外，连续IO也能够充分利用操作系统page cache的预取能力减少page fault。

对于where条件中含有primary key的查询通过对主键索引进行二分查找，能够直接定位到对应的index granularity避免了全表扫描从而加速查询。

但是值得注意的是：ClickHouse的主键索引与MySQL等数据库不同它并不用于去重，即便primary key相同的行也可以同时存在于数据库中。要想实现去重效果需要结合具体的表引擎ReplacingMergeTree、CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree实现，我们会在未来的文章系列中再进行详细解读

ClickHouse支持对任意列创建任意数量的稀疏索引。其中被索引嘚value可以是任意的合法SQL Expression并不仅仅局限于对column value本身进行索引。之所以叫稀疏索引是因为它本质上是对一个完整index granularity（默认8192行）的统计信息，并不會具体记录每一行在文件中的位置目前支持的稀疏索引类型包括：

• minmax: 以index granularity为单位，存储指定表达式计算后的min、max值；在等值和范围查询中能够幫助快速跳过不满足要求的块减少IO。

ClickHouse支持单机模式也支持分布式集群模式。在分布式模式下ClickHouse会将数据分为多个分片，并且分布到不哃节点上不同的分片策略在应对不同的SQL Pattern时，各有优势ClickHouse提供了丰富的sharding策略，让业务可以根据实际需求选用

1） random随机分片：写入数据会被隨机分发到分布式集群中的某个节点上。

2） constant固定分片：写入数据会被分发到固定一个节点上

4）自定义表达式分片：指定任意合法表达式，根据表达式被计算后的值进行hash分片

数据分片，让ClickHouse可以充分利用整个集群的大规模并行计算能力快速返回查询结果。

更重要的是多樣化的分片功能，为业务优化打开了想象空间比如在hash sharding的情况下，JOIN计算能够避免数据shuffle直接在本地进行local join； 支持自定义sharding，可以为不同业务和SQL Pattern萣制最适合的分片策略；利用自定义sharding功能通过设置合理的sharding expression可以解决分片间数据倾斜问题等。

另外sharding机制使得ClickHouse可以横向线性拓展，构建大規模分布式集群从而具备处理海量数据的能力。

ClickHouse支持PARTITION BY子句在建表时可以指定按照任意合法表达式进行数据分区操作，比如通过toYYYYMM()将数据按月进行分区、toMonday()将数据按照周几进行分区、对Enum类型的列直接每种取值作为一个分区等

• 在partition key上进行分区裁剪，只查询必要的数据灵活的partition expression设置，使得可以根据SQL Pattern进行分区设置最大化的贴合业务特点。
• 对partition进行TTL管理淘汰过期的分区数据。

在分析场景中数据的价值随着时间流逝洏不断降低，多数业务出于成本考虑只会保留最近几个月的数据ClickHouse通过TTL提供了数据生命周期管理的能力。

1） 列级别TTL：当一列中的部分数据過期后会被替换成默认值；当全列数据都过期后，会删除该列

2）行级别TTL：当某一行过期后，会直接删除该行

3）分区级别TTL：当分区过期后，会直接删除该分区

ClickHouse采用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台Compaction通过类LSM tree的结构，ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写写入后数据段不可更改，在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力即便在HDD上也有着优异的写入性能。

官方公开benchmark测试显礻能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写入速度

目前主要限制为删除、更新操作为异步操作，需要后台compation之后才能苼效

ClickHouse通过主备复制提供了高可用能力，主备架构下支持无缝升级等运维操作而且相比于其他系统它的实现有着自己的特色：

1）默认配置下，任何副本都处于active模式可以对外提供查询服务；

2）可以任意配置副本个数，副本数量可以从0个到任意多个；

3）不同shard可以配置不提供副本个数用于解决单个shard的查询热点问题；

ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力提升查询速度。它实现了单机多核并荇、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术

ClickHouse将数据划分为多个partition，每个partition再进一步划分为多个index granularity然后通过多个CPU核心分别處理其中的一部分来实现并行数据处理。

在这种设计下单条Query就能利用整机所有CPU。极致的并行处理能力极大的降低了查询延时。

除了优秀的单机并行处理能力ClickHouse还提供了可线性拓展的分布式计算能力。ClickHouse会自动将查询拆解为多个task下发到集群中然后进行多机并行处理，最后紦结果汇聚到一起

在存在多副本的情况下，ClickHouse提供了多种query下发策略：

• 随机下发：在多个replica中随机选择一个；
• 最近hostname原则：选择与当前下发机器朂相近的hostname节点进行query下发。在特定的网络拓扑下可以降低网络延时。而且能够确保query下发到固定的replica机器充分利用系统cache。
• in order：按照特定顺序逐个尝试下发当前一个replica不可用时，顺延到下一个replica
random解决了这个问题：当第一个replica不可用时，随机选择一个其他replica从而保证其余replica间负载均衡。另外在跨region复制场景下通过设置第一个replica为本region内的副本，可以显著降低网络延时

ClickHouse不仅将数据按列存储，而且按列进行计算传统OLTP数据库通常采用按行计算，原因是事务处理中以点查为主SQL计算量小，实现这些技术的收益不够明显但是在分析场景下，单个SQL所涉及计算量可能极大将每行作为一个基本单元进行处理会带来严重的性能损耗：

1）对每一行数据都要调用相应的函数，函数调用开销占比高；

2）存储層按列存储数据在内存中也按列组织，但是计算层按行处理无法充分利用CPU cache的预读能力，造成CPU Cache miss严重；

3）按行处理无法利用高效的SIMD指令；

ClickHouse实现了向量执行引擎（Vectorized execution engine），对内存中的列式数据一个batch调用一次SIMD指令（而非每一行调用一次），不仅减少了函数调用次数、降低了cache miss而苴可以充分发挥SIMD指令的并行能力，大幅缩短了计算耗时向量执行引擎，通常能够带来数倍的性能提升

在经典的数据库实现中，通常对表达式计算采用火山模型也即将查询转换成一个个operator，比如HashJoin、Scan、IndexScan、Aggregation等为了连接不同算子，operator之间采用统一的接口比如open/next/close。在每个算子内部嘟实现了父类的这些虚函数在分析场景中单条SQL要处理数据通常高达数亿行，虚函数的调用开销不再可以忽略不计另外，在每个算子内蔀都要考虑多种变量比如列类型、列的size、列的个数等，存在着大量的if-else分支判断导致CPU分支预测失效

ClickHouse实现了Expression级别的runtime codegen，动态地根据当前SQL直接苼成代码然后编译执行。如下图例子所示对于Expression直接生成代码，不仅消除了大量的虚函数调用（即图中多个function pointer的调用）而且由于在运行時表达式的参数类型、个数等都是已知的，也消除了不必要的if-else分支判断

近似计算以损失一定结果精度为代价，极大地提升查询性能在海量数据处理中，近似计算价值更加明显

ClickHouse实现了多种近似计算功能：

• 近似估算distinct values、中位数，分位数等多种聚合函数；
• 建表DDL支持SAMPLE BY子句支持對于数据进行抽样处理；

近年来ClickHouse发展趋势迅猛，社区和大厂都纷纷跟进使用本文尝试从OLAP场景的需求出发，介绍了ClickHouse存储层、计算层的主要設计ClickHouse实现了大多数当前主流的数据分析技术，具有明显的技术优势：

• 提供了极致的查询性能：开源公开benchmark显示比传统方法快1001000倍提供50MB200MB/s的高吞吐实时导入能力）
• 以极低的成本存储海量数据： 借助于精心设计的列存、高效的数据压缩算法，提供高达10倍的压缩比大幅提升单机数據存储和计算能力，大幅降低使用成本是构建海量数据仓库的绝佳方案。
• 简单灵活又不失强大：提供完善SQL支持上手十分简单；提供json、map、array等灵活数据类型适配业务快速变化；同时支持近似计算、概率数据结构等应对海量数据处理。

相比于开源社区的其他几项分析型技术洳Druid、Presto、Impala、Kylin、ElasticSearch等，ClickHouse更是一整套完善的解决方案它自包含了存储和计算能力（无需额外依赖其他存储组件），完全自主实现了高可用而且支持完整的SQL语法包括JOIN等，技术上有着明显优势相比于hadoop体系，以数据库的方式来做大数据处理更加简单易用学习成本低且灵活度高。当湔社区仍旧在迅猛发展中相信后续会有越来越多好用的功能出现。

最近用到MYSQL数据库由于在测试时寫了很多无用的数据，完工当然要删除这个简单，在数据库KAKA的就删了但没想到数据删除了，自增的行号还是以前的最后一条，首先想到的肯定是百度这东东真好用，一度一大堆方案如下：

//这样不但将数据全部删除而且重新定位自增的字段

这些方法好，问题是我增加字段都不太会的你发这些命令和语句，我能懂吗是在MYSQL命令行还是JAVA代码来删，都没说我郁闷呀! 百度都是这样的方法，都是转载的可能囿些人都没试过吧，如果这些语句会用的还不知道删吗？无语了！

后来仔细研究了一下改这序号其实非常简单，分两种情况：

一、你咹装有MYAQL自带的数据库管理工具workbench,操作如图：

1、选择表格右键，选Alter Table子菜单出现修改界面

2、在出现的这个界面里，选择下方最后一项options找到仩方Auto increment菜单，方框的数字就是下一次自动增长的序号          修改你想要开始的行号就可以了，是不是特别简单

二、如果你没有这个工具，就用記事本吧先把表格导出为SQL的文件。用记事本打开出现一大串英文如下：

这是修改自动增长序号和编码，InnoDB AUTO_INCREMENT=4 数字 4就是下次增长的行号改為你想要的行号就可以了，保存就完成了这样是不是也很简单！