一、ClickHouse 簡介

1、ClickHouse 是什么?

• 開源

ClickHouse 是一款開源產(chǎn)品，自 2016 年首次開源至今已經(jīng) 7 年時(shí)間；在這期間，有幸得到了全球 1300 余名開發(fā)者的貢獻(xiàn)；自開源以來，ClickHouse 已發(fā)布 500 多個(gè)版本。

• 列式數(shù)據(jù)庫

ClickHouse 的核心是以 C++ 和 assembly 編寫的列式數(shù)據(jù)庫，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行性能優(yōu)化，在聚合、排序、索引、后臺合并等方面均有出色的表現(xiàn)，因此獲得了“世界上最快的數(shù)據(jù)庫”的稱號。

• 分布式架構(gòu)

ClickHouse 是一個(gè)高可用性的分布式系統(tǒng)，既可以部署在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上，也可以將不同的節(jié)點(diǎn)部署到同一數(shù)據(jù)中心，甚至可以將節(jié)點(diǎn)分散部署到多個(gè)不同的數(shù)據(jù)中心。

在擴(kuò)展性方面，作為一種 Multi-master 分布式系統(tǒng)，既支持垂直擴(kuò)展，也支持水平擴(kuò)展；即便個(gè)別服務(wù)器出現(xiàn)故障，系統(tǒng)依然可以繼續(xù)運(yùn)行，不影響整體的服務(wù)體驗(yàn)。

• OLAP 數(shù)倉

ClickHouse 是一種 OLAP 數(shù)據(jù)庫，主要為處理不可變數(shù)據(jù)以及超大規(guī)模查詢而創(chuàng)建，支持?jǐn)?shù)百 PB 數(shù)據(jù)量的即時(shí)查詢服務(wù)，同時(shí)也支持 BI 工具。

2、ClickHouse 的優(yōu)勢

• 輕量級快速查詢

ClickHouse 在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和查詢方面表現(xiàn)良好，聚合和計(jì)算速度都非常快，如上圖右側(cè)截圖所示，ClickHouse 的表現(xiàn)顯著超越 Pinot、Redshift、Elasticsearch、Druid 等其他競爭對手。

• 資源利用最大化

ClickHouse 采用行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，存儲(chǔ)效率提高數(shù)十倍至百倍。

• 方便上手，容易使用

ClickHouse 支持多種不同 Table Function，支持各種數(shù)據(jù)來源（例如 S3、Delta Lake、Iceberg、Hudi 等）的自助式數(shù)據(jù)引入，同時(shí)支持標(biāo)準(zhǔn) SQL 語法查詢，因此易于上手。

3、ClickHouse 的發(fā)展歷程

ClickHouse 最初于 2009 年基于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模分析需求而創(chuàng)建；在 2016 年 6 月，ClickHouse 以 Apache 2.0 許可證發(fā)布第一個(gè)版本；從右圖可以看出，自 2016 年起，ClickHouse 經(jīng)歷了飛速的發(fā)展，其增長速度遠(yuǎn)超其他同類型項(xiàng)目。到 2021 年，ClickHouse Inc 成立，公司致力于投資開源產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的不斷優(yōu)化。公司去年推出云服務(wù)，支持開源軟件（OSS）的開發(fā)，并構(gòu)建托管的云 SaaS 產(chǎn)品；這樣，ClickHouse 不僅是一個(gè)開源產(chǎn)品，同時(shí)也提供了云服務(wù)選項(xiàng)。

4、兩種 ClickHouse 運(yùn)營模式

ClickHouse 有兩種運(yùn)營模式：ClickHouse 自建和 ClickHouse Cloud，用戶可根據(jù)不同的場景選擇適當(dāng)?shù)哪Ｊ健?/span>

（1）ClickHouse 自建

ClickHouse 自建是最初的設(shè)計(jì)理念：用戶直接下載開源軟件并部署到環(huán)境中；數(shù)據(jù)可以直接存儲(chǔ)在節(jié)點(diǎn)上，這是一種簡潔高效的模式，數(shù)據(jù)和資源（如內(nèi)存、CPU 和磁盤）都直接歸屬于子節(jié)點(diǎn)。

然而這種存儲(chǔ)方式也有其缺點(diǎn)：

• 容易出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)丟失的情況；
• 新增節(jié)點(diǎn)，會(huì)因數(shù)據(jù)的復(fù)制而耗費(fèi)較長時(shí)間；
• 節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展或節(jié)點(diǎn)維護(hù)等操作會(huì)遇到限制。

（2）ClickHouse Cloud

ClickHouse Cloud 是另外一種架構(gòu)，該架構(gòu)使用的是對象存儲(chǔ)而不是本地硬盤存儲(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)存算分離。使用這樣的架構(gòu)模式，計(jì)算資源可以維持在穩(wěn)定狀態(tài)，這樣可以輕松替換出現(xiàn)問題的節(jié)點(diǎn)，同時(shí)可以快速實(shí)現(xiàn)擴(kuò)容或縮容；目前 ClickHouse 支持自動(dòng)擴(kuò)容或縮容，對于無服務(wù)器產(chǎn)品來說，大大提高了維護(hù)的便捷性，降低了維護(hù)成本。

5、ClickHouse 企業(yè)版在阿里云重磅上線

作為全球云戰(zhàn)略的關(guān)鍵組成部分，我們今年 3 月份宣布與阿里云達(dá)成合作，將 ClickHouse 引入中國市場。在運(yùn)營模式上，阿里云版本與原始 ClickHouse 有諸多相似之處，兩者均采用存算分離架構(gòu)，并支持自動(dòng)擴(kuò)容和縮容。

這里就產(chǎn)生了一個(gè)疑問：開源和云端服務(wù)是否存在矛盾？答案顯然是不會(huì)存在矛盾。開源技術(shù)是云產(chǎn)品的核心，如果沒有強(qiáng)大且持續(xù)發(fā)展的開源技術(shù)支持，云產(chǎn)品往往很難取得成功；據(jù)了解，超過半數(shù)的云客戶都有使用過開源產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)；另一方面，當(dāng)產(chǎn)品取得了一定的成功，會(huì)將收益資源回饋給開源社區(qū)，用于支持和發(fā)展開源產(chǎn)品。因此，開源產(chǎn)品和云產(chǎn)品之間相互扶持、相互促進(jìn)、共同發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)雙贏，共同推動(dòng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)的繁榮。

6、ClickHouse 的使用場景

Uber 使用 ClickHouse 服務(wù)作為日志觀測平臺，日寫入量高達(dá)數(shù)十 PB。

二、ClickHouse 開源產(chǎn)品的產(chǎn)品新特性

1、ClickHouse 開源產(chǎn)品特性簡介

在介紹 ClickHouse 開源產(chǎn)品的產(chǎn)品新特性之前，首先要特別感謝所有對 ClickHouse 作出貢獻(xiàn)的開發(fā)者；在最近的日常版本中，新增 20 多位貢獻(xiàn)者，這些開發(fā)者在 23.9 版本中首次提交了代碼。各位讀者如果有興趣，歡迎參與開源版本的開發(fā)過程，或者加入社區(qū)了解最新進(jìn)展。

ClickHouse 致力于處理大數(shù)據(jù)，因此更快速地導(dǎo)入數(shù)據(jù)是我們的首要任務(wù)。在這方面發(fā)生了許多事情，一個(gè)典型的例子就是異步插入。這是一種批量插入的方式，可以高效地提高 I/O 和吞吐量。此外，我們還引入了去重插入的功能。有時(shí)用戶發(fā)出插入請求，但結(jié)果沒有返回，原因有很多種，也許是服務(wù)器宕機(jī)了，也許是網(wǎng)絡(luò)問題，用戶很難辨別原因，也很難知道插入操作是否成功。而去重功能，會(huì)在服務(wù)器端維護(hù)最近請求的緩存，這樣當(dāng)發(fā)出重復(fù)的插入請求時(shí)，如果這段數(shù)據(jù)已經(jīng)插入過，則什么都不會(huì)發(fā)生；如果尚未插入，則繼續(xù)進(jìn)行；這樣可以確保不會(huì)重復(fù)插入數(shù)據(jù)。這是一個(gè)非常酷的功能。

當(dāng)然，整合也是 ClickHouse 非常重要的一部分。我將在演示的后半部分花更多時(shí)間談?wù)撜?，特別是關(guān)注數(shù)據(jù)湖的整合。

今年我們加入了 Hudi、Delta Lake、Iceberg 等不同的數(shù)據(jù)湖格式，當(dāng)然我們正在將這些整合到 ClickHouse 中。同時(shí)，我們也在優(yōu)化 Parquet 的讀取性能，稍后會(huì)詳細(xì)介紹。

我們還非常關(guān)注半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)然，已經(jīng)支持 ClickHouse 從 JSON 數(shù)據(jù)讀取一段時(shí)間了。在最新的版本中，我們?yōu)?JSON 引入了模式推斷，這樣只需查看一些對象并了解模式，就可以輕松進(jìn)行編組和解組。未來我們將繼續(xù)投資于 JSON 對象的支持，我們的目標(biāo)是使 JSON 在 ClickHouse 內(nèi)部成為本機(jī)的第一類類型，這樣使用 JSON 對象將會(huì)更加輕松。

2、Parquet Reading 速度提升

針對 Parquet 讀取性能的提升，在 23.4 版本，實(shí)現(xiàn)了從 S3/URL 讀取數(shù)據(jù)，速度提升 100 倍；在 23.6 版本，分區(qū)查詢速度提高了 2 倍，對于單個(gè)文檔查詢提高了 4 倍。之所以得到這樣顯著的提升，是因?yàn)橄到y(tǒng)只讀取相關(guān)的列，并根據(jù)范圍(range)跳過不必要的 block，并且以并行的方式進(jìn)行執(zhí)行。

3、MySQL 兼容性支持

常見的第三方 BI 工具大多只支持少數(shù)熱門的數(shù)據(jù)庫；為了更好地實(shí)現(xiàn) BI 工具集成，我們改進(jìn)了與 MySQL Wire Protocol 和 SQL 的兼容性，使第三方工具能夠與 ClickHouse 無縫交互。我們在這方面會(huì)繼續(xù)與更多的廠商合作，推出更多 BI 工具。

4、SSH 密鑰驗(yàn)證

ClickHouse 近期推出 SSH 密鑰驗(yàn)證，采用公鑰/私鑰組合的方式，將私鑰放在客戶端，公鑰存入 ClickHouse 中；這樣的方案比輸入密碼更快、更簡單、更安全，能夠有效防止暴力破解、撞庫攻擊等行為，同時(shí)提高開發(fā)者體驗(yàn)。

5、數(shù)據(jù)管理能力方面的擴(kuò)展

• 輕量級操作

在輕量級操作中，ClickHouse 主要關(guān)注數(shù)據(jù)的快速讀取。雖然大部分的數(shù)據(jù)是不可變數(shù)據(jù)，但是在有些使用場景還是有大量數(shù)據(jù)刪除和數(shù)據(jù)更新的需求；如果使用傳統(tǒng)的方式來刪除數(shù)據(jù)，會(huì)造成所有 part 重構(gòu)，從而耗費(fèi)大量的 I/O 和 CPU；假如使用輕量級的刪除操作，首先給待刪除的數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽，這樣后臺在數(shù)據(jù)合并時(shí)即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的徹底刪除，而不影響數(shù)據(jù)的讀取性能。

• 數(shù)據(jù)庫事務(wù)

數(shù)據(jù)庫事務(wù)的支持是用戶期待已久且備受歡迎的功能，實(shí)現(xiàn)了 ACID 屬性的進(jìn)一步優(yōu)化，并支持 ClickHouse 用戶不同的應(yīng)用場景；目前該功能仍在研發(fā)階段，會(huì)盡快推出這個(gè)功能。

• 查詢緩存

在開發(fā)過程中，每次查詢操作相對較為耗時(shí)，因此將首次查詢結(jié)果放入緩存，后期重復(fù)查詢可直接讀取查詢結(jié)果，這樣可以大大減少查詢延時(shí)，降低資源消耗。

6、更加靈活豐富的數(shù)據(jù)分析能力

• 分析器

將分析器加入到 ClickHouse 配套服務(wù)中，并將其設(shè)置為默認(rèn)配置，從而增強(qiáng)多關(guān)聯(lián)子句的復(fù)雜查詢性能。

• 加強(qiáng) JOIN 性能

加強(qiáng) JOIN 操作的優(yōu)化，并支持自動(dòng)選擇 JOIN 方法（如 Merge Join、Grace Hash Join 等）。

• Inverted Indices / Vector Search

團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)開發(fā) inverted indices 和 vector search 演算法等新功能，并有望在 2024 年的穩(wěn)定版中推出。

7、向量搜索（Vector Search）

向量搜索目前尚處于實(shí)驗(yàn)階段，待測試穩(wěn)定后有望于 2024 年發(fā)布，感興趣的讀者可以訪問我們的官方網(wǎng)站了解更多詳細(xì)信息。

三、問答環(huán)節(jié)

Q1：ClickHouse 如何支持文本數(shù)據(jù)（如 JSON 數(shù)據(jù)以及日志數(shù)據(jù)等）這類半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢和過濾？

A1：ClickHouse 已經(jīng)支持 JSON 一段時(shí)間了，不過是以 experimental 的功能推出的。前兩個(gè)月 ClickHouse 在 github 上發(fā)布了 RFC，在一定程度上提升了 JSON 的讀取性能；然而目前仍然不是非常滿意，因此后期計(jì)劃重寫這部分功能，以實(shí)現(xiàn)對 JSON 更高效的支持。

對于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（log text data），目前 ClickHouse 支持通過 stream 方式，使用 LIKE 方法對 log data 實(shí)現(xiàn)查詢和過濾，不過查詢相對較慢；后期計(jì)劃完善這部分功能，提升搜索效率，不過現(xiàn)在仍處于實(shí)驗(yàn)階段。

Q2：ClickHouse 在原生 MPP 數(shù)據(jù)庫和 Elastic MPP 數(shù)據(jù)庫方面做了哪些改進(jìn)？

A2：由于傳統(tǒng)擴(kuò)容效率不高，因此 ClickHouse 創(chuàng)建了 Cloud 模式，以 Serverless 擴(kuò)展，云端推出 Table Engine 使用存算分離結(jié)構(gòu)。對于原生 MPP 數(shù)據(jù)庫和 Elastic MPP 數(shù)據(jù)庫方面尚未作出修改。

Q3：ClickHouse 對于類似 MySQL 的虛擬列或表達(dá)式列的支持情況如何？

A3：ClickHouse 已經(jīng)支持虛擬列，并且可以使用 MATERIALIZED 子句創(chuàng)建列。它類似于 MySQL 的虛擬列，總是基于另一列進(jìn)行計(jì)算，并且不占用存儲(chǔ)。詳見：

https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/statements/create/table#materialized

Q4：關(guān)聯(lián)查詢方面，如何 JOIN 外部的 ElasticSearch 數(shù)據(jù)？

A4：ClickHouse 不支持 ElasticSearch 表引擎。但是，我們支持的表引擎有 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、S3、Hive、Hudi、DeltaLake 等。并且可以使用它們進(jìn)行 JOIN。

Q5：ClickHouse 能完全取代 Spark 嗎？

A5：是的，ClickHouse 與 ANSI SQL 兼容，就像 Spark 一樣。

Q6：ClickHouse 能實(shí)現(xiàn)倒排索引嗎？

A6：根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如果不超過百級的 QPS，在億級至百億級的查詢量，token 數(shù)在千到萬的級別，ClickHouse 一般都能做到亞秒級響應(yīng)。因此先前很多 ES 的場景現(xiàn)在都轉(zhuǎn)移到了 ClickHouse 中。

Q7：ClickHouse 集群規(guī)模如何？

A7：完整節(jié)點(diǎn)有幾千臺，對于百億級別的數(shù)據(jù)，使用單集群存儲(chǔ)，一般情況使用 1 臺 SSD 存儲(chǔ)就夠用了。

Q8：對于 BI 場景下的多表關(guān)聯(lián)需求，JOIN 性能的目標(biāo)和預(yù)期大概是什么水平？

A8：具體的目標(biāo)和預(yù)期目前很難量化，我們在 2024 的 plan list 中已經(jīng)將這部分工作設(shè)定為高優(yōu)先級。