建议先关注、点赞、收藏后再阅读。
ClickHouse是一个面向大数据分析和数据仓库的分布式列式存储数据库。它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。
数据分片的实现方法：
- ClickHouse将数据划分为多个分片（Shard），每个分片包含表中的一部分数据。分片可以水平扩展到多个服务器节点上，实现数据的分布式存储和处理。
- 分片的划分可以通过Hash分片、Range分片和复制分片来实现。其中，Hash分片将数据均匀地分布到不同的节点，Range分片根据数据的范围进行划分，复制分片则将数据复制到多个节点以保证高可用性。
- ClickHouse使用分布式表引擎来管理分片，包括数据的分配、复制和合并等操作。
分布式查询的实现方法：
- ClickHouse支持将查询请求并行分发到多个节点上进行处理，从而实现分布式查询。每个节点都可以独立执行查询，然后将结果合并返回给客户端。
- ClickHouse使用MPP（Massively Parallel Processing）架构，即将查询分解成多个子查询并分配给不同的节点进行并行执行。每个节点会处理自己负责的数据分片，并生成部分结果。
- 最后，ClickHouse会将各个节点的部分结果合并，生成最终结果。这个过程中涉及到数据的合并、聚合和排序等操作。
- ClickHouse还支持基于所选分片的查询（Sharded query），即只在特定的节点上执行查询，而不是在所有节点上执行。这种查询方式可以提高查询的性能。
相关的概念和算法：
- 数据复制：ClickHouse支持在多个节点上复制数据以提供高可用性和容错能力。它使用基于日志复制的复制机制来将数据复制到各个节点。
- 数据分区：ClickHouse使用数据分区（Partitioning）来将数据划分为较小的逻辑分区，以提高查询的性能和减少对不必要数据的扫描。在查询时，只需要对所选的分区进行扫描和处理。
- 分布式排序：ClickHouse支持在分布式环境下进行排序操作，通过在每个节点上进行局部排序，并使用类似于归并排序的方法将结果合并。
- 压缩算法：为了减少存储和网络传输的成本，ClickHouse使用多种压缩算法对数据进行压缩。常用的压缩算法包括LZ4、Zstd和Delta压缩等。
这些概念和算法共同贡献了ClickHouse的高性能、可扩展性和可靠性，使其成为大数据分析和数据仓库的理想解决方案。
