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ClickHouse表引擎到底怎么选

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原文链接developer.aliyun.com/article/762…

引言

表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否支持index、支持的query种类、是否支持主备复制等。

ClickHouse提供了大约28种表引擎，各有各的用途，比如有Lo系列用来做小表数据分析，MergeTree系列用来做大数据量分析，而Integration系列则多用于外表数据集成。再考虑复制表Replicated系列，分布式表Distributed等，纷繁复杂，新用户上手选择时常常感到迷惑。

本文尝试对ClickHouse的表引擎进行梳理，帮忙大家快速入门ClickHouse。

ClickHouse表引擎概览

下图是ClickHouse提供的所有表引擎汇总。

ClickHouse表引擎到底怎么选

一共分为四个系列，分别是Log、MergeTree、Integration、Special。其中包含了两种特殊的表引擎Replicated、Distributed，功能上与其他表引擎正交，我们后续会单独写一篇文章来介绍。

Log系列

Log系列表引擎功能相对简单，主要用于快速写入小表（1百万行左右的表），然后全部读出的场景。

几种Log表引擎的共性是：

  • 数据被顺序append写到磁盘上；
  • 不支持delete、update；
  • 不支持index；
  • 不支持原子性写；
  • insert会阻塞select操作。

它们彼此之间的区别是：

  • TinyLog：不支持并发读取数据文件，查询性能较差；格式简单，适合用来暂存中间数据；
  • StripLog：支持并发读取数据文件，查询性能比TinyLog好；将所有列存储在同一个大文件中，减少了文件个数；
  • Log：支持并发读取数据文件，查询性能比TinyLog好；每个列会单独存储在一个独立文件中。

Integration系列

该系统表引擎主要用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。

  • Kafka：将Kafka Topic中的数据直接导入到ClickHouse；
  • MySQL：将Mysql作为存储引擎，直接在ClickHouse中对MySQL表进行select等操作；
  • JDBC/ODBC：通过指定jdbc、odbc连接串读取数据源；
  • HDFS：直接读取HDFS上的特定格式的数据文件；

Special系列

Special系列的表引擎，大多是为了特定场景而定制的。这里也挑选几个简单介绍，不做详述。

  • Memory：将数据存储在内存中，重启后会导致数据丢失。查询性能极好，适合于对于数据持久性没有要求的1亿一下的小表。在ClickHouse中，通常用来做临时表。
  • Buffer：为目标表设置一个内存buffer，当buffer达到了一定条件之后会flush到磁盘。
  • File：直接将本地文件作为数据存储；
  • Null：写入数据被丢弃、读取数据为空；

MergeTree系列

Log、Special、Integration主要用于特殊用途，场景相对有限。MergeTree系列才是官方主推的存储引擎，支持几乎所有ClickHouse核心功能。

以下重点介绍MergeTree、ReplacingMergeTree、CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree、SummingMergeTree、AggregatingMergeTree引擎。

MergeTree

MergeTree表引擎主要用于海量数据分析，支持数据分区、存储有序、主键索引、稀疏索引、数据TTL等。MergeTree支持所有ClickHouse SQL语法，但是有些功能与MySQL并不一致，比如在MergeTree中主键并不用于去重，以下通过示例说明。

如下建表DDL所示，test_tbl的主键为(id, create_time)，并且按照主键进行存储排序，按照create_time进行数据分区，数据保留最近一个月。

CREATE TABLE test_tbl (
  id UInt16,
  create_time Date,
  comment Nullable(String)
) ENGINE = MergeTree()
   PARTITION BY create_time
     ORDER BY  (id, create_time)
     PRIMARY KEY (id, create_time)
     TTL create_time + INTERVAL 1 MONTH
     SETTINGS index_granularity=8192;

写入数据：值得注意的是这里我们写入了几条primary key相同的数据。

insert into test_tbl values(0, '2019-12-12', null);
insert into test_tbl values(0, '2019-12-12', null);
insert into test_tbl values(1, '2019-12-13', null);
insert into test_tbl values(1, '2019-12-13', null);
insert into test_tbl values(2, '2019-12-14', null);

查询数据： 可以看到虽然主键id、create_time相同的数据只有3条数据，但是结果却有5行。

select count(*) from test_tbl;
┌─count()─┐
│       5 │
└─────────┘

select * from test_tbl;
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  2 │  2019-12-14 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘

由于MergeTree采用类似LSM tree的结构，很多存储层处理逻辑直到Compaction期间才会发生。因此强制后台compaction执行完毕，再次查询，发现仍旧有5条数据。

optimize table test_tbl final;


select count(*) from test_tbl;
┌─count()─┐
│       5 │
└─────────┘

select * from test_tbl;
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  2 │  2019-12-14 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘

结合以上示例可以看到，MergeTree虽然有主键索引，但是其主要作用是加速查询，而不是类似MySQL等数据库用来保持记录唯一。即便在Compaction完成后，主键相同的数据行也仍旧共同存在。

ReplacingMergeTree

为了解决MergeTree相同主键无法去重的问题，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，用来做去重。

示例如下：


CREATE TABLE test_tbl_replacing (
  id UInt16,
  create_time Date,
  comment Nullable(String)
) ENGINE = ReplacingMergeTree()
   PARTITION BY create_time
     ORDER BY  (id, create_time)
     PRIMARY KEY (id, create_time)
     TTL create_time + INTERVAL 1 MONTH
     SETTINGS index_granularity=8192;


insert into test_tbl_replacing values(0, '2019-12-12', null);
insert into test_tbl_replacing values(0, '2019-12-12', null);
insert into test_tbl_replacing values(1, '2019-12-13', null);
insert into test_tbl_replacing values(1, '2019-12-13', null);
insert into test_tbl_replacing values(2, '2019-12-14', null);


select count(*) from test_tbl_replacing;
┌─count()─┐
│       5 │
└─────────┘

select * from test_tbl_replacing;
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  2 │  2019-12-14 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘



optimize table test_tbl_replacing final;



select count(*) from test_tbl_replacing;
┌─count()─┐
│       3 │
└─────────┘

select * from test_tbl_replacing;
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  2 │  2019-12-14 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  1 │  2019-12-13 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘
┌─id─┬─create_time─┬─comment─┐
│  0 │  2019-12-12 │ ᴺᵁᴸᴸ    │
└────┴─────────────┴─────────┘

虽然ReplacingMergeTree提供了主键去重的能力，但是仍旧有以下限制：

  • 在没有彻底optimize之前，可能无法达到主键去重的效果，比如部分数据已经被去重，而另外一部分数据仍旧有主键重复；
  • 在分布式场景下，相同primary key的数据可能被sharding到不同节点上，不同shard间可能无法去重；
  • optimize是后台动作，无法预测具体执行时间点；
  • 手动执行optimize在海量数据场景下要消耗大量时间，无法满足业务即时查询的需求；

因此ReplacingMergeTree更多被用于确保数据最终被去重，而无法保证查询过程中主键不重复。

CollapsingMergeTree

ClickHouse实现了CollapsingMergeTree来消除ReplacingMergeTree的限制。该引擎要求在建表语句中指定一个标记列Sign，后台Compaction时会将主键相同、Sign相反的行进行折叠，也即删除。

CollapsingMergeTree将行按照Sign的值分为两类：Sign=1的行称之为状态行，Sign=-1的行称之为取消行。

每次需要新增状态时，写入一行状态行；需要删除状态时，则写入一行取消行。

在后台Compaction时，状态行与取消行会自动做折叠（删除）处理。而尚未进行Compaction的数据，状态行与取消行同时存在。

因此为了能够达到主键折叠（删除）的目的，需要业务层进行适当改造：

1） 执行删除操作需要写入取消行，而取消行中需要包含与原始状态行一样的数据（Sign列除外）。所以在应用层需要记录原始状态行的值，或者在执行删除操作前先查询数据库获取原始状态行；

2）由于后台Compaction时机无法预测，在发起查询时，状态行和取消行可能尚未被折叠；另外，ClickHouse无法保证primary key相同的行落在同一个节点上，不在同一节点上的数据无法折叠。因此在进行count(*)、sum(col)等聚合计算时，可能会存在数据冗余的情况。为了获得正确结果，业务层需要改写SQL，将count()、sum(col)分别改写为sum(Sign)、sum(col * Sign)。

以下用示例说明：


CREATE TABLE UAct
(
    UserID UInt64,
    PageViews UInt8,
    Duration UInt8,
    Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID;


INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1);



INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1), (4324182021466249494, 6, 185, 1);


SELECT * FROM UAct;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘




SELECT
    UserID,
    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
    sum(Duration * Sign) AS Duration
FROM UAct
GROUP BY UserID
HAVING sum(Sign) > 0;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┘



optimize table UAct final;


select * from UAct;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘

CollapsingMergeTree虽然解决了主键相同的数据即时删除的问题，但是状态持续变化且多线程并行写入情况下，状态行与取消行位置可能乱序，导致无法正常折叠。

如下面例子所示：

乱序插入示例。


CREATE TABLE UAct_order
(
    UserID UInt64,
    PageViews UInt8,
    Duration UInt8,
    Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID;


INSERT INTO UAct_order VALUES (4324182021466249495, 5, 146, -1);

INSERT INTO UAct_order VALUES (4324182021466249495, 5, 146, 1);


optimize table UAct_order final;


select * from UAct_order;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249495 │         5 │      146 │   -1 │
│ 4324182021466249495 │         5 │      146 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘

VersionedCollapsingMergeTree

为了解决CollapsingMergeTree乱序写入情况下无法正常折叠问题，VersionedCollapsingMergeTree表引擎在建表语句中新增了一列Version，用于在乱序情况下记录状态行与取消行的对应关系。主键相同，且Version相同、Sign相反的行，在Compaction时会被删除。

与CollapsingMergeTree类似， 为了获得正确结果，业务层需要改写SQL，将count()、sum(col)分别改写为sum(Sign)、sum(col * Sign)。

示例如下：

乱序插入示例。


CREATE TABLE UAct_version
(
    UserID UInt64,
    PageViews UInt8,
    Duration UInt8,
    Sign Int8,
    Version UInt8
)
ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(Sign, Version)
ORDER BY UserID;



INSERT INTO UAct_version VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1, 1);

INSERT INTO UAct_version VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1, 1),(4324182021466249494, 6, 185, 1, 2);



SELECT * FROM UAct_version;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘





SELECT
    UserID,
    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
    sum(Duration * Sign) AS Duration
FROM UAct_version
GROUP BY UserID
HAVING sum(Sign) > 0;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┘



optimize table UAct_version final;



select * from UAct_version;
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘

SummingMergeTree

ClickHouse通过SummingMergeTree来支持对主键列进行预先聚合。在后台Compaction时，会将主键相同的多行进行sum求和，然后使用一行数据取而代之，从而大幅度降低存储空间占用，提升聚合计算性能。

值得注意的是：

  • ClickHouse只在后台Compaction时才会进行数据的预先聚合，而compaction的执行时机无法预测，所以可能存在部分数据已经被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP BY子句。
  • 在预先聚合时，ClickHouse会对主键列之外的其他所有列进行预聚合。如果这些列是可聚合的（比如数值类型），则直接sum；如果不可聚合（比如String类型），则随机选择一个值。
  • 通常建议将SummingMergeTree与MergeTree配合使用，使用MergeTree来存储具体明细，使用SummingMergeTree来存储预先聚合的结果加速查询。

示例如下：


CREATE TABLE summtt
(
    key UInt32,
    value UInt32
)
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY key


INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)


select * from summtt;
┌─key─┬─value─┐
│   1 │     1 │
│   1 │     2 │
│   2 │     1 │
└─────┴───────┘


SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
┌─key─┬─sum(value)─┐
│   2 │          1 │
│   1 │          3 │
└─────┴────────────┘


optimize table summtt final;


select * from summtt;
┌─key─┬─value─┐
│   1 │     3 │
│   2 │     1 │
└─────┴───────┘



SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
┌─key─┬─sum(value)─┐
│   2 │          1 │
│   1 │          3 │
└─────┴────────────┘

AggregatingMergeTree

AggregatingMergeTree也是预先聚合引擎的一种，用于提升聚合计算的性能。与SummingMergeTree的区别在于：SummingMergeTree对非主键列进行sum聚合，而AggregatingMergeTree则可以指定各种聚合函数。

AggregatingMergeTree的语法比较复杂，需要结合物化视图或ClickHouse的特殊数据类型AggregateFunction一起使用。在insert和select时，也有独特的写法和要求：写入时需要使用-State语法，查询时使用-Merge语法。

以下通过示例进行介绍。

示例一：配合物化视图使用。


CREATE TABLE visits
(
    UserID UInt64,
    CounterID UInt8,
    StartDate Date,
    Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID;



CREATE MATERIALIZED VIEW visits_agg_view
ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate)
AS SELECT
    CounterID,
    StartDate,
    sumState(Sign)    AS Visits,
    uniqState(UserID) AS Users
FROM visits
GROUP BY CounterID, StartDate;


INSERT INTO visits VALUES(0, 0, '2019-11-11', 1);
INSERT INTO visits VALUES(1, 1, '2019-11-12', 1);



SELECT
    StartDate,
    sumMerge(Visits) AS Visits,
    uniqMerge(Users) AS Users
FROM visits_agg_view
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;



SELECT
    StartDate,
    sum(Visits),
    uniq(Users)
FROM visits_agg_view
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;

示例二：配合特殊数据类型AggregateFunction使用。


CREATE TABLE detail_table
(   CounterID UInt8,
    StartDate Date,
    UserID UInt64
) ENGINE = MergeTree() 
PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) 
ORDER BY (CounterID, StartDate);


INSERT INTO detail_table VALUES(0, '2019-11-11', 1);
INSERT INTO detail_table VALUES(1, '2019-11-12', 1);



CREATE TABLE agg_table
(   CounterID UInt8,
    StartDate Date,
    UserID AggregateFunction(uniq, UInt64)
) ENGINE = AggregatingMergeTree() 
PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) 
ORDER BY (CounterID, StartDate);



INSERT INTO agg_table
select CounterID, StartDate, uniqState(UserID)
from detail_table
group by CounterID, StartDate



INSERT INTO agg_table VALUES(1, '2019-11-12', 1);



SELECT uniqMerge(UserID) AS state 
FROM agg_table 
GROUP BY CounterID, StartDate;

结语

ClickHouse提供了丰富多样的表引擎，应对不同的业务需求。本文概览了ClickHouse的表引擎，同时对于MergeTree系列表引擎进行了详细对比和样例示范。

在这些表引擎之外，ClickHouse还提供了Replicated、Distributed等高级表引擎，我们会在后续进一步深度解读。

转载自:https://juejin.cn/post/7127131856062906399
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