深入理解ClickHouse 的高性能与高可用原理
  xaeiTka4h8LY 2024年05月31日 48 0

架构

ClickHouse 的架构设计旨在提供高性能、高吞吐量的数据存储和查询能力,特别适合处理大规模数据集和实时分析场景。ClickHouse 的架构可以分为几个关键组成部分,它们共同工作以提供高效的数据处理能力和高可用性。

主要组件

1. 存储引擎

ClickHouse 使用列式存储引擎,如 MergeTree 及其变种(如 ReplicatedMergeTree、SummingMergeTree 等),这些存储引擎专为高效的数据存储和查询而设计。列式存储方式使得 ClickHouse 特别适合执行分析查询,因为它可以仅读取查询所需的列,从而大大减少数据的读取量。

2. 分布式处理

ClickHouse 采用分布式架构,可以在多个节点上水平扩展。数据可以被分片(sharding)和复制(replication)跨多个节点存储,以提高查询性能和数据的可靠性。ClickHouse 使用自定义分片键来确定数据如何在不同节点之间分配。

3. SQL 查询引擎

ClickHouse 提供了一个强大的 SQL 查询引擎,支持包括 JOIN、子查询、窗口函数、数组和嵌套数据类型在内的丰富查询操作。查询引擎优化了数据的读取和处理,例如通过向量化执行和查询推断来提高性能。

高可用性 (HA)

ClickHouse 的高可用性主要通过数据复制、分布式查询处理以及与外部协调服务(如 ZooKeeper)的集成来实现。

1. 数据复制

ClickHouse 的 ReplicatedMergeTree 存储引擎支持自动数据复制。在一个集群中,数据可以被复制到多个节点,确保即使在某个节点失败的情况下,数据也不会丢失,并且服务仍然可用。

2. ZooKeeper 集成

ClickHouse 使用 Apache ZooKeeper 来协调集群中的多个副本,包括管理副本之间的数据同步、选举领导者以及处理节点故障转移。ZooKeeper 的使用提高了集群的一致性和可靠性。

3. 分布式查询处理

ClickHouse 可以在多个节点上并行处理查询,这不仅提高了查询的处理速度,也增加了系统的容错能力。如果一个节点变得不可用,ClickHouse 可以将查询重定向到其他节点,以保持服务的连续性。

4. 故障转移和负载均衡

在 ClickHouse 集群中,可以配置多个副本以提供故障转移能力。当主副本因为某种原因变得不可用时,可以自动从其他副本中选举一个新的主副本来接管服务。此外,负载均衡机制确保查询负载在集群中的节点之间平均分配,避免了单点故障和性能瓶颈。

为什么高性能

ClickHouse 之所以能提供高性能,归因于其独特的架构设计和一系列优化技术。以下是 ClickHouse 高性能的几个关键因素:

1. 列式存储

  • 压缩效率高:由于相同类型的数据被存储在一起,ClickHouse 可以针对每一列采用最适合的压缩算法,显著减少数据的存储空间需求。
  • I/O效率高:对于分析查询,通常只需要访问表的一部分列。列式存储允许ClickHouse仅读取查询所需的列,减少了磁盘I/O操作,加快了数据加载速度。

2. 向量化查询执行

  • 批量处理:ClickHouse 在处理查询时,会对列中的数据进行批量操作,而不是单个记录。这种向量化处理利用了现代CPU的SIMD指令,提高了处理速度。
  • 减少CPU周期:通过在较少的CPU周期内处理更多的数据,向量化执行减少了CPU的使用量,提高了查询的处理效率。

3. 数据分区和分片

  • 有效的数据管理:ClickHouse 允许数据按照分区进行物理存储,这样可以在执行查询时跳过无关的分区,从而提高查询效率。
  • 水平扩展:通过数据分片,ClickHouse 可以将数据分布在多个节点上,使得大型查询可以并行处理,显著提高了处理大数据集的能力。

4. 优化的数据索引

  • 快速数据定位:ClickHouse 使用数据索引(如主键索引和辅助索引)来快速定位查询所需的数据,减少了扫描的数据量,加快了查询速度。

5. 数据压缩

  • 节省存储空间:ClickHouse 对数据进行高效压缩,减少了磁盘空间的需求,同时也降低了从磁盘读取数据时的I/O负担。
  • 列级压缩:每一列都可以使用最适合其数据类型的压缩算法,进一步提高了压缩效率。

6. 背景合并和数据异步写入

  • 数据异步写入:新数据首先被写入临时分区,然后通过后台合并过程异步合并到主数据中。这个过程减少了写入操作对查询性能的影响。
  • 持续优化存储结构:通过定期的后台合并过程,ClickHouse 能够持续优化其数据存储结构,确保查询性能的高效性。

7. 高度优化的查询引擎

  • 智能查询优化:ClickHouse 的查询引擎会自动优化查询计划,包括列裁剪、查询重写和最佳执行路径的选择等,以提高查询效率。
  • 并行处理:ClickHouse 支持在多核CPU上并行处理查询,这使得即使是复杂的分析查询也能快速完成。

这些设计和优化措施结合起来,使得 ClickHouse 特别适合处理大规模数据集上的复杂分析查询,提供了出色的性能和高效的数据处理能力。

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最后一次编辑于 2024年05月31日 0

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