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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#xff0c;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#xff0c;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
ClickHo…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。
