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。
