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Distributed引擎是ClickHouse中用于分布式查询的关键组件。它允许用户在多个ClickHouse节点上执行复杂的分布式查询，以提高查询性能和运行效率。
Distributed引擎工作原理如下：
- 用户通过执行分布式查询来触发Distributed引擎的工作。
- 在分布式查询中，用户指定一个或多个作为数据源的分片（Shard）。每个分片是一个逻辑分区，存储在ClickHouse集群的不同物理节点上。
- Distributed引擎根据查询中指定的分片，将查询任务分发给负责该分片的物理节点，这些节点称为远程节点。
- 当收到查询任务的远程节点执行查询时，它会将需要的数据块从本地磁盘加载到内存中，并执行查询操作。查询的结果以数据块的形式返回给调度节点。
- 调度节点（通常是用户发起查询的节点）收集所有远程节点返回的结果，并按照指定的排序规则对这些结果进行合并。最后，它将排序后的结果返回给用户。
- 用户接收到查询结果后，可以继续处理结果或者按需使用。
通过将查询任务分发给集群中的多个节点并行处理，Distributed引擎实现了数据的并行计算，提高了查询性能和负载均衡。需要注意的是，Distributed引擎仅用于查询操作，并不涉及数据存储或数据复制的过程。
在 ClickHouse 中，数据分片和数据副本是两个不同概念。
- 数据分片： 数据分片是将数据水平划分为多个块的过程。每个分片包含数据的一部分，每个分片独立存储在不同的物理服务器上。这样做的目的是将数据分布在多个节点上，提高查询性能和容错能力。数据分片的数量可以根据配置进行调整，通常会依据数据大小和可用资源进行决策。分片策略可以是基于哈希函数或者其他规则。
- 数据副本： 数据副本是指将数据的拷贝存储在多个物理服务器上，以提高数据的可靠性和冗余度。每个副本包含完整的数据，如果某个节点发生故障，可以从其他副本恢复数据。副本数量取决于配置和需求，通常会保证数据的备份在多个节点进行存储。
数据分片和数据副本之间存在关联和区别：
- 数据分片更多关注数据的分布和查询性能，可以将数据分散在多个节点上，提高查询的并发性和可扩展性。
- 数据副本更多关注数据的冗余和可靠性，通过存储多个副本来防止数据丢失，提高数据的容错性。
- 分片和副本是可以同时使用的，这样可以在多个节点上存储多份数据的拷贝，并且将每一份数据再分片存储在不同的节点上。这样不仅提高了查询性能和容错性，还提供了更好的数据可用性和可靠性。
- 综上所述，数据分片和数据副本是 ClickHouse 中两个不同的概念，数据分片关注数据的分布和查询性能，而数据副本关注数据的冗余和可靠性。它们可以在 ClickHouse 中同时使用，以实现更好的查询性能、容错性和数据可用性。
