有什么做C语言的网站,wordpress博客推荐,找外包做网站,网站名称与域名ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统#xff0c;以其极高的查询性能著称。为了理解 ClickHouse 查询为什么快#xff0c;我们需要从以下几个方面进行深入探讨#xff0c;包括其架构设计、存储引擎、索引结构、并行化策略以及内存管理等底层原理。
1. 列式存储#… ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统以其极高的查询性能著称。为了理解 ClickHouse 查询为什么快我们需要从以下几个方面进行深入探讨包括其架构设计、存储引擎、索引结构、并行化策略以及内存管理等底层原理。
1. 列式存储Columnar Storage ClickHouse 是一个列式数据库这意味着它将每一列的数据单独存储而不是按行存储。这种设计在大规模数据分析的查询场景中具有显著优势尤其是在处理涉及少量列的查询时。
按列存储的好处 节省I/O只读取查询涉及的列避免不必要的数据读取。更好的压缩效果同一列中的数据类型相同具有相似的特征压缩比更高。更快的数据处理由于列内数据类型一致CPU 可以更高效地对其进行向量化处理见下文。 例如假设你有 100 列的表但只查询 3 列。行式存储系统会读取整个行而列式存储系统只需要读取查询相关的 3 列数据。
2. 向量化执行Vectorized Execution
ClickHouse 采用了向量化执行的查询引擎这是提高 CPU 使用效率的关键。 向量化处理意味着数据库引擎在执行查询时不会逐行处理数据而是将数据分成批次例如每次处理 1024 个值并对这些批次进行批量操作。CPU 能够充分利用现代处理器的 SIMD单指令多数据指令集来并行处理多个数据。 通过向量化执行ClickHouse 能够将数据处理转换为批量运算大幅减少 CPU 指令的开销。
3. 压缩技术Data Compression
ClickHouse 对列存储进行了高度压缩减少了磁盘空间使用同时提高了 I/O 性能。不同列的数据类型可以使用不同的压缩算法例如
Delta 编码适用于排序好的数值列存储的是相邻值之间的差值。LZ4 和 ZSTD 压缩这些是常用的通用压缩算法ClickHouse 默认使用 LZ4但可以选择 ZSTD 来进一步压缩。Bitmap 编码对布尔值、稀疏数据等情况进行优化。 通过压缩ClickHouse 在处理大数据集时能够显著减少磁盘 I/O同时还保留了良好的解压缩速度。
4. 数据分区与分块Data Partitioning and Granularity ClickHouse 将数据分为 块blocks 和 粒度单元granules。这种分块处理方式有助于提高查询效率。 粒度单元granules 是 ClickHouse 中的最小数据单位一个粒度单元包含固定数量的行默认大约 8192 行。这些粒度单元支持快速跳过无关的数据从而避免不必要的磁盘读取。 数据分区partitioning 可以基于时间戳或其他字段划分数据。这使得查询可以快速缩小到相关分区进一步减少需要扫描的数据量。 通过这种分块和分区策略ClickHouse 在面对大规模数据集时能够高效地跳过不相关的数据块大大加快查询速度。
5. 稀疏索引Sparse Indexes
ClickHouse 使用一种称为 稀疏索引 的索引结构来加速查询而不是传统的 B 树或哈希索引。 稀疏索引 只记录每个数据块的第一条记录的键值或分区的边界。这样查询时可以快速找到相关的块而不必对整个数据进行全表扫描。 ClickHouse 的索引结构相对较轻量避免了过多的写入开销索引的维护成本较低。这种设计在查询非常大的数据集时具有显著优势能够快速定位需要读取的数据块而不是对每个行逐个索引。
6. 并行化查询执行Parallel Query Execution ClickHouse 在查询执行过程中充分利用了现代多核、多线程的处理器架构。它通过多种并行化策略来提高查询速度 数据分区并行处理每个分区的数据可以独立处理因此分区之间可以并行执行查询。 跨核并行化即使在同一个分区内数据也会被分块并在多个 CPU 核心之间分配任务。这种方式确保了查询过程能充分利用多核 CPU 的计算能力。 I/O 和计算分离ClickHouse 能够将 I/O 操作和 CPU 计算分离在数据加载的同时处理数据从而减少等待时间提高整体的吞吐量。
7. 主从复制与分布式架构Replication and Distributed Queries ClickHouse 支持 主从复制replication 和 分布式查询distributed queries。其分布式架构使得它可以在多台服务器之间分发查询负载并行处理海量数据。 分布式查询表ClickHouse 可以在多台服务器上创建分布式表并在多个节点之间分发查询任务。这种方式不仅提高了查询吞吐量还提高了系统的可扩展性。 数据的分片与分区ClickHouse 支持数据的 sharding分片可以将数据分布到不同的节点上。查询时系统会自动对数据进行并行化处理并汇总最终结果。
8. 延迟物化Late Materialization ClickHouse 在查询过程中使用了延迟物化的技术即在尽可能晚的阶段才将数据从磁盘加载到内存并对其进行物化转换为实际需要的值。这样可以避免不必要的数据加载和物化操作进一步减少 I/O 和内存占用提高查询速度。
9. 内存与缓存优化
ClickHouse 对内存和缓存进行了大量优化 内存中的数据处理ClickHouse 会尽可能多地在内存中处理数据减少与磁盘的交互。数据处理的中间结果也会尽可能缓存在内存中。 操作系统的页缓存ClickHouse 借助操作系统的文件系统缓存将热点数据保存在内存中减少对磁盘的依赖。 异步 I/OClickHouse 还通过异步 I/O 操作来减少 I/O 阻塞问题进一步提高查询的响应速度。
10. 存储引擎优化 ClickHouse 针对不同的查询场景提供了多种存储引擎如 MergeTree 系列、Log 系列等。最常用的 MergeTree 存储引擎具有如下特性
分层存储数据按照写入时间进行分层存储不同层的数据在后台逐步合并以提高查询效率。多版本并发控制即使在进行写入操作时读取操作也不会受到阻塞保证了高并发的读写性能。
11. 基于组的数据聚合Group-based Aggregation
ClickHouse 设计了基于组的聚合算法能够在处理大规模数据时更加高效。 本地聚合当执行 GROUP BY 等聚合操作时ClickHouse 会先对数据进行本地聚合这样可以避免过多的中间数据传输和存储。 多级聚合Two-Level Aggregation对于大规模的聚合查询ClickHouse 采用了两级聚合的算法。首先在每个节点上进行本地聚合然后将中间结果发送到最终的聚合节点。这种方式减少了数据传输量并提高了查询的并发性能。
12. 实时性与数据鲜活性Real-time Data Freshness ClickHouse 支持高效的数据写入与查询并能够在处理实时数据时保持极低的延迟。这得益于以下几点 增量数据写入ClickHouse 支持批量数据的快速写入并通过后台线程异步合并数据保持查询性能不受数据写入的影响。 多版本并发控制MVCCClickHouse 通过 MVCCMulti-Version Concurrency Control技术在保证数据一致性的同时允许并发的读写操作读写互不干扰。
13. 管道化执行Pipelined Execution ClickHouse 的查询处理采用了 流水线pipeline执行 模式每个查询操作都会被拆解为一个个子任务。这些子任务可以独立并行执行并通过管道机制将中间结果依次传递给下一个阶段。 无阻塞操作在流水线模式下ClickHouse 的查询执行几乎是无阻塞的中间结果可以立即传递和处理而无需等待其他操作完成。 增量计算管道化执行还允许 ClickHouse 对某些中间结果进行增量计算进一步减少计算的重复性提高查询效率。
14. 存储组织与合并优化Merge Optimization
ClickHouse 通过后台线程对数据进行定期合并减少碎片化并优化查询的存储布局。 MergeTree 系列引擎如 MergeTree、ReplicatedMergeTree会将小块的数据逐步合并成大块这不仅减少了存储空间的浪费还提高了查询的顺序读取效率。 高效的数据排序ClickHouse 在写入数据时会根据指定的排序键对数据进行预排序。这样在查询时可以利用数据的有序性快速定位和检索特别是在范围查询时优势明显。
15. 协程与异步执行Coroutines and Asynchronous Execution
ClickHouse 利用协程coroutines和异步 I/O 来优化查询执行和数据处理。 协程的使用ClickHouse 使用协程调度的方式来执行查询操作这比传统的线程模型更高效尤其在高并发场景下协程避免了大量的线程上下文切换开销。 异步 I/O与传统的阻塞 I/O 不同ClickHouse 利用异步 I/O 进行磁盘读取和网络请求确保数据读取的过程中 CPU 仍然可以继续执行其他任务最大化系统的资源利用率。
16. 代码生成Code Generation
ClickHouse 对查询中的部分操作会进行即时编译JIT通过动态生成高效的机器代码来加速执行。这种技术主要应用于查询计划生成阶段。 LLVM 动态代码生成ClickHouse 借助 LLVM 动态生成并优化某些计算密集型操作的代码这样可以使得关键路径的执行性能接近手写的机器代码速度。 编译期优化在生成的代码中ClickHouse 还会进行针对性优化例如将常量表达式提前计算、简化循环结构等以减少执行时的计算负担。
17. 数据跳过与索引过滤Data Skipping and Index Filtering
ClickHouse 的数据块内置了元信息和轻量级索引使得在查询时能够高效地跳过不相关的数据。 数据跳过索引ClickHouse 的稀疏索引允许引擎在不扫描整个表的情况下快速确定相关的数据块。通过记录每个数据块的最大值和最小值ClickHouse 能够在范围查询中迅速跳过不符合条件的块。 其他索引类型ClickHouse 还支持多种高级索引类型如 minmax、bloom filter、primary key 索引等这些索引可以进一步加速特定场景下的查询。
18. 预计算物化视图Materialized Views
ClickHouse 支持 物化视图Materialized Views允许预先计算一些复杂的聚合查询或统计结果查询时直接读取预先计算的结果避免重复计算。 自动增量更新物化视图会自动随着底层表数据的更新而更新保持视图中的数据与原始数据的同步。这对于一些高频聚合查询场景非常有用。 查询加速通过使用物化视图ClickHouse 可以避免在每次查询时都执行复杂的计算直接从预计算的结果中获取数据极大地提高了查询响应速度。
19. 高效的网络协议与分布式查询优化
ClickHouse 通过自定义的网络协议对分布式查询进行了优化减少了节点间的数据传输开销。 高效的协议ClickHouse 使用了一种轻量的二进制协议用于不同节点之间的通信。这种协议比传统的基于文本的协议如 HTTP 或 JSON更加高效能够减少数据序列化和反序列化的开销。 分布式查询优化ClickHouse 在执行分布式查询时会将计算任务尽量下推到数据所在的节点进行本地计算减少中间数据的传输。然后将计算的中间结果汇总到主节点上进行最终聚合和处理。
20. Adaptive Join Strategy自适应连接策略
ClickHouse 针对不同的连接JOIN操作采取了多种策略来优化连接性能。 Hash JoinClickHouse 使用哈希连接Hash Join来处理小表与大表的连接操作。小表会被加载到内存中以哈希表的形式存在之后对大表的每一行执行快速查找。 分布式 Join在分布式场景中ClickHouse 会根据表的分片情况选择不同的连接策略。例如分片后的表可以在每个节点上局部连接而不需要传输完整的数据表。
21. 时间序列数据的优化Time Series Optimization
ClickHouse 对时间序列数据进行了特别优化使得在处理时间序列数据时具有更高的性能。 排序与分区优化时间序列数据通常根据时间进行分区和排序ClickHouse 可以通过这种顺序快速进行范围查询如查询某一段时间的数据不需要扫描整个数据集。 特殊的压缩算法对于时间序列数据ClickHouse 支持使用特殊的压缩算法如 Delta 编码、Gorilla 编码这些算法可以极大地压缩时间序列数据的存储空间同时保持高效的读取性能。
总结 ClickHouse 查询速度快不仅仅依赖列式存储这一核心技术还涉及到多个底层架构和算法的协同工作。通过向量化执行、压缩技术、并行化查询、延迟物化、代码生成、异步 I/O 等优化策略ClickHouse 极大地减少了 I/O 和计算开销提升了 CPU 和内存的利用率。此外ClickHouse 的分布式架构与特殊的索引设计使得它能够在处理海量数据时依旧保持优异的查询性能。 这些技术创新和优化让 ClickHouse 成为大规模数据分析领域中的领先解决方案尤其适用于对查询速度要求极高的 OLAP在线分析处理场景。
