ClickHouse 使用

水深无声 2022-05-25 13:12 366阅读 0赞

https://www.zouyesheng.com/clickhouse.html

# 1. 简介与安装 #

ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex [https://www.yandex.com/][https_www.yandex.com] （跟 Google 一样做搜索的）开源的一套针对数据仓库场景的多维数据存储与检索工具，它通过针对性的设计力图解决海量多维度数据的查询性能问题。

安装 ClickHouse 在 Ubuntu 下是比较简单的，因为官方直接提供了源， [https://clickhouse.yandex/reference\_en.html\#System%20requirements][https_clickhouse.yandex_reference_en.html_System_20requirements] 直接 `apt-get`就可以了。（我没有自己编译安装过）

安装完之后，会自动添加一个名为 clickhouse 的 service ，这个脚本里面的内容除了控制服务的启停，还会调整系统的一些配置。

sudo service clickhouse-server start

也可以手动启动：

clickhouse-server --config-file=/etc/clickhouse-server/config.xml

服务端启动之后，就可以使用官方的客户端工具 `clickhouse-client` 连接上去看看了，之后的交互，类似 MySQL （连里面的命令都像）。

# 2. 访问接口 #

ClickHouse 自己的 `clickhouse-client` 使用的是“原生”的 TCP 连接来完成与服务端的交互，而在应用中用它的话，它有实现一个 HTTP 的访问接口，把 SQL 语句通过 HTTP 发送到服务端，就可以得到响应数据了（其实不用担心效率问题，数仓场景下，这种传输成本相较于大数据量下的聚合计算挑战，直接就忽略吧）。

默认配置下， HTTP 的服务是在 8123 端口上的，直接访问的话，可以得到一个 `ok` 的响应。（如果要外部访问，记得把配置中的 `listen_host` 加一个 `0.0.0.0` ）。

HTTP 服务，查询的话， GET 或 POST 都可以，修改和创建，只能用 POST ：

GET "http://172.17.0.2:8123?query=select 2"

echo 'CREATE TABLE t (a UInt8) ENGINE = Memory' | POST 'http://172.17.0.2:8123/'
    echo 'insert into t (a) values (10)' | POST 'http://172.17.0.2:8123/'
    GET "http://172.17.0.2:8123?query=select * from t"
    echo 'drop table t' | POST 'http://172.17.0.2:8123/'

访问地址中，可以通过请求参数，或者头，来指定一些环境配置项，比如 `database` ，用户名密码什么的。

*  `database` ，数据库
 *  `user` ， 登录用户
 *  `password` ， 登录密码
 *  [https://clickhouse.yandex/reference\_en.html\#Settings][https_clickhouse.yandex_reference_en.html_Settings] 其它配置项

另外，对于用户名和密码，也可以通过 `X-ClickHouse-User` 和 `X-ClickHouse-Key` 这两个头来设置与传递。

# 3. 查询语言 #

ClickHouse 中有两种类型的解析器， full parser 和 data format parser ，前者是一个完整的 SQL 解析器，后者是一个高性能的流解析器。当语句被发到 ClickHouse 时，默认配置下前 1 MB 字节的数据会使用 full parser 来处理，剩下的数据就交给 data format parser 了，所以，像 `insert` 这类语句，即使整个语句再长，也不会有问题。

语法细节，整体上跟 MySQL 是一样的，当然， ClickHouse 在一些地方有自己特别实现。

比如，对于别名 Synonyms ， ClickHouse 中的限制就少很多：

select ((select 1) as n), n

这种语句，在 ClickHouse 中都是被允许的。

## 3.1. CREATE TABLE ##

建表语句除了基本形式外，还有两个扩展形式：

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name
    (
     name1 [type1] [DEFAULT | MATERIALIZED | ALIAS expr1],
     name2 [type2] [DEFAULT | MATERIALIZED | ALIAS expr2],
     ...
    ) ENGINE = engine

这是基本形式，如果引擎支持索引的话，索引可以在 `ENGINE` 的地方额外设置。

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name AS [db2.]name2 [ENGINE = engine]

第一种扩展形式，可以创建一个跟指定表完全一样的表，但是可以更换不同的引擎。

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name ENGINE = engine AS SELECT ...

这种形式是“建表并填充”，表字段会自动根据 `SELECT` 的返回内容设置，并且，返回内容会作为新表内容填充进去。

试一下：

create table t (id UInt16, name String) ENGINE = Memory;
    insert into t(id, name) values (1, 'abc'), (2, 'xxx');

各种引擎后面会专门介绍，这里就用 `Memory` 来演示了。

create table t2 as t;
    insert into t2(id, name) values (1, 'abc'), (2, 'xxx');

create table t3 ENGINE = Memory as select * from t;

### 3.1.1. 默认值 ###

默认值 的处理方面， ClickHouse 中，默认值总是有的，如果没有显示式指定的话，会按字段类型处理：

*  数字类型， `0` 。
 *  字符串，空字符串。
 *  数组，空数组。
 *  日期， `0000-00-00` 。
 *  时间， `0000-00-00 00:00:00` 。

`NULLs` 是不支持的。

同时，在字段类型方面，如果没有明确指定字段类型，但是指定了默认值，则默认值表达式的返回值类型，作为字段类型。如果即指定了字段类型，也指定了默认值表达式，那么对开默认值表达式的结果，相当于会有一个类型转换。

### 3.1.2. 物化列 ###

指定 `MATERIALIZED` 表达式，即将一个列作为 物化列 处理了，这意味着这个列的值不能从 `insert` 语句获取，只能是自己计算出来的。同时， 物化列 也不会出现在 `select *` 的结果中：

create table t (a MATERIALIZED (b+1), b UInt16) ENGINE = Memory;
    insert into t(b) values (1);
    select * from t;
    select a, b from t;

### 3.1.3. 表达式列 ###

`ALIAS` 表达式列某方面跟物化列相同，就是它的值不能从 `insert` 语句获取。不同的是， 物化列是会真正保存数据（这样查询时不需要再计算），而 表达式列 不会保存数据（这样查询时总是需要计算），只是在查询时返回表达式的结果。

create table t (a ALIAS (b+1), b UInt16) ENGINE = Memory;
    insert into t(b) values (1);
    select * from t;
    select a, b from t;

## 3.2. SELECT ##

这个 ClickHouse 中独特的地方涉及其它的机制，所以 `SELECT` 放到后面再说。

# 4. 引擎 #

引擎就是在创建表时，最后的那个 `ENGINE` 选项指定的东西，这部分我觉得算是 ClickHouse 最精华的部分了，它很多针对数据仓库场景的设计与优化，是基于特定的引擎实现的，特别是 MergeTree 这一类引擎。

## 4.1. TinyLog ##

最简单的一种引擎，每一列保存为一个文件，里面的内容是压缩过的，不支持索引。

这种引擎没有并发控制，所以，当你需要在读，又在写时，读会出错。并发写，内容都会坏掉。

所以，它的应用场景，基本上就是那种只写一次，然后就是只读的场景。同时，它也不适用于处理量大的数据，官方推荐，使用这种引擎的表最多 100 万行的数据。

因为这种引擎的实现非常简单，所以当你有很多很多的小表数据要处理时，使用它是比较合适的，最基本的，它在磁盘上的文件量很少，读一列数据只需要打开一个文件就好了。

在 Yandex.Metrica 产品中，这种引擎用于小批量的中间数据处理上。

create table t (a UInt16, b String) ENGINE = TinyLog;
    insert into t (a, b) values (1, 'abc');

上面创建一张表 `t` ，它有 2 个字段，然后插入了一条数据。

之后，我们在保存数据的目录（默认在 `/var/lib/clickhouse/data/default/t`）可以看到这样的目录结构：

├── a.bin
    ├── b.bin
    └── sizes.json

`a.bin` 和 `b.bin` 是压缩过的对应的列的数据， `sizes.json` 中记录了每个 `*.bin` 文件的大小：

{
        "yandex":{
        "a%2Ebin":{
        "size":"28"},"b%2Ebin":{
        "size":"30"}}}

## 4.2. Log ##

这种引擎跟 TinyLog 基本一致，它的改进点，是加了一个 `__marks.mrk` 文件，里面记录了每个数据块的偏移，这种做的一个用处，就是可以准确地切分读的范围，从而使用并发读取成为可能。

但是，它是不能支持并发写的，一个写操作会阻塞其它读写操作。

Log 不支持索引，同时因为有一个 `__marks.mrk` 的冗余数据，所以在写入数据时，一旦出现问题，这个表就废了。

同 TinyLog 差不多，它适用的场景也是那种写一次之后，后面就是只读的场景，临时数据用它保存也可以。

## 4.3. Memory ##

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中，服务器重启数据就会消失。可以并行读，读写互斥锁的时间也非常短。

不支持索引，简单查询下有非常非常高的性能表现。

一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太大（上限大概 1 亿行）的场景。

系统运行时也会在 外部数据条件 ， GLOBAL IN 等机制中用到它。

（TODO，数据空间占用与内存占用的大概量）

## 4.4. Merge ##

一个工具引擎，本身不保存数据，只用于把指定库中的指定多个表链在一起。这样，读取操作可以并发执行，同时也可以利用原表的索引，但是，此引擎不支持写操作。

指定引擎的同时，需要指定要链接的库及表，库名可以使用一个表达式，表名可以使用正则表达式指定。

create t1 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;
    create t2 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;
    create t3 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;
    
    insert into t1(id, name) values (1, 'first');
    insert into t2(id, name) values (2, 'xxxx');
    insert into t3(id, name) values (12, 'i am in t3');
    
    create table t (id UInt16, name String) ENGINE=Merge(currentDatabase(), '^t');

上面先建了 `t1` ， `t2` ， `t3` ，三个表，然后用 `Merge` 引擎的 `t` 表再把它们链接起来。

这样，查询的时候，就能同时取到三个表的数据了：

echo 'select _table,* from t order by id desc'|POST 'http://172.17.0.2:8123'

`select` 中， `_table` 这个列，是因为使用了 `Merge` 多出来的一个的一个 虚拟列 ，它表示原始数据的来源表，它不会出现在 `show table` 的结果当中，同时， `select *` 不会包含它。

## 4.5. Distributed ##

前面说的 Merge 可以看成是单机版的 Distributed ，而真正的 Distributed 具备跨服务器能力，当然，机器地址的配置依赖配置文件中的信息。

与 Merge 类似， Distributed 也是通过一个逻辑表，去访问各个物理表，设置引擎时的样子是：

Distributed(remote_group, database, table [, sharding_key])

其中：

*  remote\_group 是配置文件（默认在 `/etc/clickhouse-server/config.xml` ）中的 `remote_servers` 一节的配置信息。
 *  database 是各服务器中的库名。
 *  table 是表名。
 *  sharding\_key 是一个 寻址表达式 ，可以是一个列名，也可以是像 `rand()` 之类的函数调用，它与 `remote_servers` 中的 `weight` 共同作用，决定在 写 时往哪个 shard 写。

下面的重点，就是配置文件中的 `remote_servers` 了：

<remote_servers>
        <log>
            <shard>
                <weight>1</weight>
                <internal_replication>false</internal_replication>
                <replica>
                    <host>172.17.0.3</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
    
            <shard>
                <weight>2</weight>
                <internal_replication>false</internal_replication>
                <replica>
                    <host>172.17.0.4</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </log>
    </remote_servers>

*  `log` 是某个 shard 组的名字，就是上面的 remote\_group 的值。
 *  `shard` 是固定标签。
 *  `weight` 是权重，前面说的 sharding\_key 与这个有关。简单来说，上面的配置，理论上来看，第一个 shard “被选中”的概率是 `1 / 1 + 2` ，第二个是 `2 / 1 + 2` ，这很容易理解。但是， sharding\_key 的工作情况，是按实际数字的“命中区间”算的，即第一个的区间是 `[0, 1)` 的周期，第二个区间是 `[1, 1+2)` 的周期。比如把 sharding\_key 设置成 `id` ，当 `id=0` 或 `id=3` 时，一定是写入到第一个 shard 中，如果把 sharding\_key 设置成 `rand()`，那系统会对应地自己作一般化转换吧，这种时候就是一种概率场景了。
 *  `internal_replication` 是定义针对多个 replica 时的写入行为的。如果为 `false` ，则会往所有的 replica 中写入数据，但是并不保证数据写入的一致性，所以这种情况时间一长，各 replica 的数据很可能出现差异。如果为 `true` ，则只会往第一个可写的 replica 中写入数据（剩下的事“物理表”自己处理）。
 *  `replica` 就是定义各个冗余副本的，选项有 `host` ， `port` ， `user` ， `password` 这些。

看一个实际的例子，我们先在 B 和 C 两台机器上创建好“物理表”：

create table t(id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;

然后两台机器可以随便 `insert` 一些数据进去：

insert into t(id, name) values (0, 'hahaha');
    insert into t(id, name) values (2, 'xxxx');

之后，再在 A 机器上，在 `config.xml` 中配置好 `remote_servers` 的情况下，再创建“逻辑表”：

create table t(id UInt16, name String) ENGINE=Distributed(log, default, t, id);

然后，针对这个逻辑表，就可以直接随便 `insert` 一些数据，再看看这些数据具体落在哪个物理表上了：

insert into t(id, name) values (0, 'main');
    insert into t(id, name) values (1, 'main');
    insert into t(id, name) values (2, 'main');

最后，针对逻辑表的查询，其实是没什么特殊之处了， ClickHouse 自己会分发请求，聚合计算之类的也是在各个物理表上分别进行的：

select name,sum(id),count(id) from t group by name;

![clickhouse-distributed.jpg][]

注意，逻辑表中的写入操作是异步的，会先缓存在本机的文件系统上，并且，对于物理表的不可访问状态，并没有严格控制，所以写入失败丢数据的情况是可能发生的。

## 4.6. Null ##

空引擎，写入的任何数据都会被忽略，读取的结果一定是空。

但是注意，虽然数据本身不会被存储，但是结构上的和数据格式上的约束还是跟普通表一样是存在的，同时，你也可以在这个引擎上创建视图。

## 4.7. Buffer ##

Buffer 引擎，像是 Memory 存储的一个上层应用似的（磁盘上也是没有相应目录的）。它的行为是一个缓冲区，写入的数据先被放在缓冲区，达到一个阈值后，这些数据会自动被写到指定的另一个表中。

同时，说它像 Memory 的另一个原因，是它也跟 Memory 一样，有很多的限制，比如没有索引什么的。

Buffer 是接在其它表前面的一层，对它的读操作，也会自动应用到后面表，但是因为前面说到的限制的原因，一般我们读数据，就直接从源表读就好了，缓冲区的这点数据延迟，只要配置得当，影响不大的。

Buffer 后面也可以不接任何表，这样的话，当数据达到阈值，就会被丢弃掉。

使用时，先把源表建好：

create table t (gmt  Date, id UInt16, name String, point UInt16) ENGINE=MergeTree(gmt, (id, name), 10);

然后建 Buffer 的表：

create table t_buffer as t ENGINE=Buffer(default, t, 16, 3, 20, 2, 10, 1, 10000)

看起来参数有点多：

Buffer(database, table, num_layers, min_time, max_time, min_rows, max_rows, min_bytes, max_bytes)

*  `database` 和 `table` 不用多说了，就是指源表，这里除了字符串常量，也可以使用变量的。
 *  `num_layers` 是类似“分区”的概念，每个分区的后面的 `min / max` 是独立计算的，官方推荐的值是 `16` 。
 *  `min / max` 这组配置荐，就是设置阈值的，分别是 时间（秒），行数，空间（字节）。

阈值的规则，是“所有的 min 条件都满足， 或 至少一个 max 条件满足”。

如果按上面我们的建表来说，所有的 min 条件就是：过了 3秒，2条数据，1 Byte。一个 max 条件是：20秒，或 10 条数据，或有 10K 。

insert into t (gmt, id, name, point) values ('2017-07-10', 1, 'a', 20)
    insert into t_buffer (gmt, id, name, point) values ('2017-07-10', 1, 'b', 10)
    select * from t
    select '------'
    select * from t_buffer

上面的查询，可以在 `t` 中查出 1 条数据，从 `t_buffer` 中查出 2 条数据（它会自己从 `t` 中取数）。

过了 20 秒后（至少一个 max 条件），就可以从 `t` 中查出 2 条数据了。

关于 Buffer 的其它一些点：

*  如果一次写入的数据太大或太多，超过了 max 条件，则会直接写入源表。
 *  删源表或改源表的时候，建议 Buffer 表删了重建。
 *  “友好重启”时， Buffer 数据会先落到源表，“暴力重启”， Buffer 表中的数据会丢失。
 *  即使使用了 Buffer ，多次的小数据写入，对比一次大数据写入，也 慢得多 （几千行与百万行的差距）。

## 4.8. Set ##

Set 这个引擎有点特殊，因为它只用在 `IN` 操作符右侧，你不能对它 `select` 。

create table scope(id UInt16, name String) ENGINE=Set;

创建了 `scope` 表之后，是不能： `select * from scope` 的，会报错。

insert into scope(id, name) values (1, 'hello');

在 `IN` 右侧使用 `scope` 时，要求 列数量，及每列的类型都必须匹配，所以直接地：

select 1 where (1, 'hello') in scope;

也会报错，原因是 `1` 这个量，这里会自动处理成 `UInt8` ，与 `scope` 的列定义的 `UInt16` 不匹配。这时，只能手动显式做一个类型转换了：

select 1 where (toUInt16(1), 'hello') in scope;

Set 引擎表，是全内存运行的，但是相关数据会落到磁盘上保存，启动时会加载到内存中。所以，意外中断或暴力重启，是可能产生数据丢失问题的。

## 4.9. Join ##

跟 Set 类似，用在 `JOIN` 的右边，还没搞懂怎么用。

TODO

## 4.10. MergeTree ##

这个引擎是 ClickHouse 的重头戏，它支持一个日期和一组主键的两层式索引，还可以实时更新数据。同时，索引的粒度可以自定义，外加直接支持采样功能。

而且，以这个引擎为基础，后面几种引擎都是在其基础之上附加某种特定功能而实现的“变种”。

使用这个引擎的形式如下：

MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192)
    MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)

*  `EventDate` 一个日期的列名。
 *  `intHash32(UserID)` 采样表达式。
 *  `(CounterID, EventDate)` 主键组（里面除了列名，也支持表达式），也可以是一个表达式。
 *  `8123` 主键索引的粒度。

细节稍后再看，先建表看看文件系统那层大概是个什么样：

create table t (gmt  Date, id UInt16, name String, point UInt16) ENGINE=MergeTree(gmt, (id, name), 10);

先不管采样机制，创建一个四列的表。然后插入几条数据：

insert into t(gmt, id, name, point) values ('2017-04-01', 1, 'zys', 10);
    insert into t(gmt, id, name, point) values ('2017-06-01', 4, 'abc', 10);
    insert into t(gmt, id, name, point) values ('2017-04-03', 5, 'zys', 11);

这里注意一下，日期的格式，好像必须是 `yyyy-mm-dd` 。

在插入了三条数据之后，在 `/var/lib/clickhouse/data/default/t` 下可以看到这样的结构：

├── 20170401_20170401_2_2_0
    │   ├── checksums.txt
    │   ├── columns.txt
    │   ├── gmt.bin
    │   ├── gmt.mrk
    │   ├── id.bin
    │   ├── id.mrk
    │   ├── name.bin
    │   ├── name.mrk
    │   ├── point.bin
    │   ├── point.mrk
    │   └── primary.idx
    ├── 20170403_20170403_6_6_0
    │   └── ...
    ├── 20170601_20170601_4_4_0
    │   └── ...
    └── detached

从上面看的话：

*  最外层的目录，是根据日期列的范围，作了切分的。目前看来，三条数据，并没有使系统执行 merge 操作（还是有三个目录），后面使用更多的数据看看表现。
 *  最外层的目录，除了开头像是日期范围，后面的数字，可能与主键有关。
 *  最外层还有一个 `detached` ，不知道干什么的。
 *  目录内， `primary.idx` 应该就是主键组索引了。
 *  目录内其它的文件，看起来跟 Log 引擎的差不多，就是按列保存，额外的 `mrk` 文件保存一下块偏移量。

简单三条数据，有很多东西还是看不出来的。

（在等了不知道多少时间后，或者手动使用 `optimize table t` 触发 `merge` 行为，三个目录会被合成两个目录，变成 `20170401_20170403_2_6_1` 和 `20170601_20170601_4_4_0` 了）

## 4.11. ReplacingMergeTree ##

这个引擎是在 MergeTree 的基础上，添加了“处理重复数据”的功能，简直就是在多维数据加工流程中，为“最新值”，“实时数据”场景量身打造的一个引擎啊。这些场景下，如果重复数据不处理，你自己当然可以通过时间倒排，取最新的一条数据来达到目的，但是，至少这样会浪费很多的存储空间。

相比 MergeTree ， ReplacingMergeTree 在最后加一个“版本列”，它跟时间列配合一起，用以区分哪条数据是“新的”，并把旧的丢掉（这个过程是在 `merge` 时处理，不是数据写入时就处理了的，平时重复的数据还是保存着的，并且查也是跟平常一样会查出来的，所以在 SQL 上排序过滤 `Limit` 什么的该写还是要写的）。同时，主键列组用于区分重复的行。

create table t (gmt  Date, id UInt16, name String, point UInt16) ENGINE=ReplacingMergeTree(gmt, (name), 10, point);

像上面一样，“版本列”允许的类型是， `UInt` 一族的整数，或 `Date` 或 `DateTime` 。

insert into t (gmt, id, name, point) values ('2017-07-10', 1, 'a', 20);
    insert into t (gmt, id, name, point) values ('2017-07-10', 1, 'a', 30);
    insert into t (gmt, id, name, point) values ('2017-07-11', 1, 'a', 20);
    insert into t (gmt, id, name, point) values ('2017-07-11', 1, 'a', 30);
    insert into t (gmt, id, name, point) values ('2017-07-11', 1, 'a', 10);

插入这些数据，用 `optimize table t` 手动触发一下 `merge` 行为，然后查询：

select * from t

结果就只有一条：

┌────────gmt─┬─id─┬─name─┬─point─┐
    │ 2017-07-11 │  1 │ a    │    30 │
    └────────────┴────┴──────┴───────┘

## 4.12. SummingMergeTree ##

ReplacingMergeTree 是替换数据， SummingMergeTree 就是在 merge 阶段把数据加起来了，当然，哪些列要加（一般是针对可加的指标）可以配置，不可加的列，会取一个最先出现的值。

建表：

create table t (gmt Date, name String, a UInt16, b UInt16) ENGINE=SummingMergeTree(gmt, (gmt, name), 8192, (a))

插入数据：

insert into t (gmt, name, a, b) values ('2017-07-10', 'a', 1, 2);
    insert into t (gmt, name, a, b) values ('2017-07-10', 'b', 2, 1);
    insert into t (gmt, name, a, b) values ('2017-07-11', 'b', 3, 8);
    insert into t (gmt, name, a, b) values ('2017-07-11', 'b', 3, 8);
    insert into t (gmt, name, a, b) values ('2017-07-11', 'a', 3, 1);
    insert into t (gmt, name, a, b) values ('2017-07-12', 'c', 1, 3);

`OPTIMIZE TABLE` 后查询的结果为：

┌────────gmt─┬─name─┬─a─┬─b─┐
    │ 2017-07-10 │ a    │ 1 │ 2 │
    │ 2017-07-10 │ b    │ 2 │ 1 │
    │ 2017-07-11 │ a    │ 3 │ 1 │
    │ 2017-07-11 │ b    │ 6 │ 8 │
    │ 2017-07-12 │ c    │ 1 │ 3 │
    └────────────┴──────┴───┴───┘

`11, b` 的 `a` 列，相加了， `b` 列取了一个 `8` 。

这个引擎要注意的一个地方是，可加列不能是主键中的列，并且如果某行数据可加列都是 `null` ，则这行会被删除。

## 4.13. AggregatingMergeTree ##

AggregatingMergeTree 是在 MergeTree 基础之上，针对聚合函数结果，作增量计算优化的一个设计，（ clickhouse 中说的是状态，我个人猜，应该就是为增量计算保存的一些中间数据）。它会在 merge 时，针对主键预处理聚合的数据。

在讲具体的用法之前，要先讲明白两个问题，一是聚合数据的预计算，二是进一步，聚合数据的增量计算的情况。

聚合数据的预计算，实现上，算是一种“空间换时间”的权衡，并且是以减少维度为代价的。

假设原始有三个维度，一个需要 count 的指标：

我们可以通过减少一个维度的方式，来以 count 函数聚合一次 M ，减少维度要达到目的，结果的行数应该要减少的。以上面数据来说，如果我们把 D1 去掉，按 D2 和 D3 聚合的话，结果就是：

`count(M1)` 的值有多少大于 1 的，就可以反映这一步聚合有多少效果，因为它减少了数据的行数了。

通过这一步，我们从原来的三个维度，减少到两个维度，数据从 8 行减少到 5 行。当然，剩下的两个维度，在实际使用中，还是可以自由控制的了。

在实际中，如果是记录网站访问之类的数据，原始数据中一般都有一个“用户ID”的维度，但是在输出数据时，是不会精确到人的，那么这就是一个可以去掉的维度，至于去掉这个维度之后，数据行数能减少多少，实际上跟减少的那个维度的数据是完全没有关系的，只跟剩下的维度有关，剩下的维度值越集中，数据行数就越少。不过，去掉“用户ID”之后，好像我们就没有办法计算像 UV 这样的数据了。

接着说去掉一个维度后的情况，前面说当去掉“用户ID”之后，剩下的数据其实我们是没有办法再计算 UV 这样的指标了的，那么在之前，我们可以就把相关的指标算好。比如我们在前面的数据上加一个 UV 指标：

现在又有新的问题了，现在虽然还剩下 2 个维度，但是像 UV 这类数据即不可加，也不是复合指标，对于这个指标而言，维度不能再改变了。（从上方的数据中，你无法再按 D2 这一个维度聚合 UV，因为 D1 已经没了），如果只看 D2 这一个维度的 UV 值，那么我们想要的结果是：

AggregatingMergeTree 也许能解决这个问题。

clickhouse 中，对于聚合函数的实现，实现上是有三套的，除了普通的 `sum`, `uniq` 这些，应用于 AggregatingMergeTree 上的，还有 `sumState` , `uniqState` ，及 `sumMerge` ， `uniqMerge` 这两组，而一个 AggregatingMergeTree 的表，里面的聚合函数，只能使用 `sumState` 这一组，对应于，查询时，只能使用 `sumMerge` 这一组。（ `sumState` 这一组的输出，是无法查看的二进制数据）

另外，对于 AggregatingMergeTree 引擎的表，不能使用普通的 `INSERT` 去添加数据，那怎么办？一方面可以用 `INSERT SELECT` 来插入数据，更常用的，是可以创建一个物化视图。

我们还是按上面的例子，先创建一个 `t` 表：

create table t(gmt Date, D1 String, D2 String, D3 String, M1 UInt16) ENGINE=MergeTree(gmt, (gmt, D1, D2, D3), 8192)

原始数据放进去：

insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '甲', 'a', '1', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '甲', 'a', '1', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '甲', 'b', '2', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '乙', 'b', '3', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '丙', 'b', '2', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '丙', 'c', '1', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '丁', 'c', '2', 1);
    insert into t (gmt, D1, D2, D3, M1) values ('2017-07-10', '丁', 'a', '1', 1);

按 D2 和 D3 聚合 `count(M1)` 就是：

select D2, D3, count(M1) from t group by D2, D3;

只按 D2 聚合 UV 是：

select D2, uniq(D1) from t group by D2;

这些都没有什么特殊的地方。

接下来，我们创建一个物化视图，使用 AggregatingMergeTree ，把 D1 去掉（把前面的 `t` 删了重建，在创建视图后，重新填充数据，因为视图数据要重置）：

create materialized view t_view
    ENGINE = AggregatingMergeTree(gmt, (D2, D3), 8192)
    as
    select D2, D3, uniqState(D1) as uv
    from t group by D2, D3;

在重新填充数据后，直接查 `t_view` 的话：

select * from t_view

可以看到这样的输出：

┌────────gmt─┬─D2─┬─D3─┬─uv──────┐
    │ 2017-07-10 │ c  │ 2  │ \0????  │
    └────────────┴────┴────┴─────────┘
    ┌────────gmt─┬─D2─┬─D3─┬─uv─────────┐
    │ 2017-07-10 │ a  │ 1  │ \0???      │
    │ 2017-07-10 │ b  │ 2  │ \0???????  │
    │ 2017-07-10 │ b  │ 3  │ \0????     │
    └────────────┴────┴────┴────────────┘
    ┌────────gmt─┬─D2─┬─D3─┬─uv──────┐
    │ 2017-07-10 │ a  │ 1  │ \0????  │
    └────────────┴────┴────┴─────────┘
    ┌────────gmt─┬─D2─┬─D3─┬─uv──────┐
    │ 2017-07-10 │ c  │ 1  │ \?????  │
    └────────────┴────┴────┴─────────┘

`OPTIMIZE TABLE t_view` 一下，就只有一片了。

┌────────gmt─┬─D2─┬─D3─┬─uv─────────┐
    │ 2017-07-10 │ a  │ 1  │ \0???????  │
    │ 2017-07-10 │ b  │ 2  │ \0???????  │
    │ 2017-07-10 │ b  │ 3  │ \0???????  │
    │ 2017-07-10 │ c  │ 1  │ \0???????  │
    │ 2017-07-10 │ c  │ 2  │ \0???????  │
    └────────────┴────┴────┴────────────┘

我们要查 D2 的 `uv` ，可以这样：

select D2, uniqMerge(uv) from t_view group by D2 order by D2;

输出：

┌─D2─┬─uniqMerge(uv)─┐
    │ a  │             2 │
    │ b  │             3 │
    │ c  │             2 │
    └────┴───────────────┘

酷吧。 `t_view` 中的 `uv` 列保存的是源表中 D1 列的聚合状态，对于 `uniq` 的实现，简单地，状态中可以记录已经找到的 `row_id` ，已经有的参数值的集合，这里参数是 `D1`，还有当前结果值，这样，下次查的时候，就可以从 `row_id` 开始去扫源表，并把结果拿到集合验证，并决定是否更新结果。效率上比全表再扫一次高得多了。

说得更细一点，原始数据：

`t_view` 的数据大概会像这个样子：

这样，源表中后面有新的数据进去，更新 `t_view` 的效率是很高的了。

再考虑从 `t_view` 中只取子维度的情况，比如前面的只取 D2 维度的结果，对于 `uniq` 来说就更简单了， D2 的值对应的 `uv` 状态中，集合做并集就可以得到正确结果了。比如取 `b` 的 `uniq` ，就是 `{甲,丙}` 并 `{乙}` 结果为 3 。

可以看出，这种方式，对于不同的聚合函数处理上是会有不同，但是即使是对 `uv` 这类算是最麻烦的聚合计算， `uniqState` 也处理得很好。

## 4.14. CollapsingMergeTree ##

这个引擎，是专门为 OLAP 场景下，一种“变通”存数做法而设计的，要搞明白它，以及什么场景下用它，为什么用它，需要先行了解一些背景。

首先，在 clickhouse 中，数据是不能改，更不能删的，其实在好多数仓的基础设施中都是这样。前面为了数据的“删除”，还专门有一个 ReplacingMergeTree 引擎嘛。在这个条件之下，想要处理“终态”类的数据，比如大部分的状态数据都是这类，就有些麻烦了。

试想，假设每隔 10 秒时间，你都能获取到一个当前在线人数的数据，把这些数据一条一条存下，大概就是这样：

现在问你，“当前有多少人在线？”，这么简单的问题，怎么回答？

在这种存数机制下，“当前在线人数”显然是不能把 在线人数 这一列聚合起来取数的嘛。也许，能想到的是，“取最大的时间”的那一行，即先 `order by` 再 `limit 1` ，这个办法，在这种简单场景下，好像可行。那我们再把维度加一点：

这时，如果想看每个频道的当前在线人数，查询就不像之前那么好写了，硬上的话，你可能需要套子查询。好了，我们目的不是讨论 SQL 语句怎么写。

回到开始的数据：

如果我们的数据，是在关心一个最终的状态，或者说最新的状态的话，考虑在业务型数据库中的作法，我们会不断地更新确定的一条数据， OLAP 环境我们不能改数据，但是，我们可以通过“运算”的方式，去抹掉旧数据的影响，把旧数据“减”去即可，比如：

当我们在添加 20 时间点的数据前，首先把之前一条数据“减”去，以这种“以加代删”的增量方式，达到保存最新状态的目的。

当然，起初的数据存储，我们可以以 `+1` 和 `-1` 表示符号，以前面两个维度的数据的情况来看（我们把 “时间，频道” 作为主键）：

<table style="color:rgb(51,51,51);font-family:'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei', SimHei, tahoma, sans-serif;letter-spacing:3.2px;border-width:1px;border-style:solid;margin:25px auto;line-height:1.4em;font-size:14px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th style="background-color:rgba(223,151,27,.3);border-color:#808080;text-align:center;padding:3px 10px;">sign</th> 
   <th style="background-color:rgba(223,151,27,.3);border-color:#808080;text-align:center;padding:3px 10px;">gmt</th> 
   <th style="background-color:rgba(223,151,27,.3);border-color:#808080;text-align:center;padding:3px 10px;">name</th> 
   <th colspan="2" style="background-color:rgba(223,151,27,.3);border-color:#808080;text-align:center;padding:3px 10px;">point</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">+1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">10</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">a</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">123</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">+1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">10</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">b</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">29</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">+1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">10</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">c</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">290</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">-1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">10</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">a</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">123</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">+1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">20</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">a</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">101</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">-1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">10</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">b</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">29</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">+1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">20</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">b</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">181</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">-1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">10</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">c</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">290</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">+1</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">20</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">c</td> 
   <td style="border-color:#808080;padding:3px 10px;">31</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

如果想看每个频道的当前在线人数：

select name, sum(point * sign) from t group by name;

就可以得到正确结果了：

┌─name─┬─sum(multiply(point, sign))─┐
    │ b    │                        181 │
    │ c    │                         31 │
    │ a    │                        101 │
    └──────┴────────────────────────────┘

神奇。考虑数据可能有错误的情况（`-1` 和 `+1` 不匹配），我们可以添加一个 `having` 来把错误的数据过滤掉，比如再多一条类似这样的数据：

insert into t (sign, gmt, name, point) values (-1, '2017-07-11', 'd', 10),

再按原来的 SQL 查，结果是：

┌─name─┬─sum(multiply(point, sign))─┐
    │ b    │                        181 │
    │ c    │                         31 │
    │ d    │                        -10 │
    │ a    │                        101 │
    └──────┴────────────────────────────┘

加一个 `having` ：

select name, sum(point * sign) from t group by name having sum(sign) > 0;

就可以得到正确的数据了：

这种增量方式更大的好处，是它与指标本身的性质无关的，不管是否是可加指标，或者是像 UV 这种的去重指标，都可以处理。

相较于其它一些变通的处理方式，比如对于可加指标，我们可以通过“差值”存储，来使最后的 `sum`聚合正确工作，但是对于不可加指标就无能为力了。

上面的东西如果都明白了，我们也就很容易理解 CollapsingMergeTree 引擎的作用了。

“以加代删”的增量存储方式，带来了聚合计算方便的好处，代价却是存储空间的翻倍，并且，对于只关心最新状态的场景，中间数据都是无用的。 CollapsingMergeTree 引擎的作用，就是针对主键，来帮你维护这些数据，它会在 merge 期，把中间数据删除掉。

前面的数据，如果我们存在 MergeTree 引擎的表中，那么通过 `select * from t` 查出来是：

┌─sign─┬────────gmt─┬─name─┬─point─┐
    │    1 │ 2017-07-10 │ a    │   123 │
    │   -1 │ 2017-07-10 │ a    │   123 │
    │    1 │ 2017-07-10 │ b    │    29 │
    │   -1 │ 2017-07-10 │ b    │    29 │
    │    1 │ 2017-07-10 │ c    │   290 │
    │   -1 │ 2017-07-10 │ c    │   290 │
    │    1 │ 2017-07-11 │ a    │   101 │
    │    1 │ 2017-07-11 │ b    │   181 │
    │    1 │ 2017-07-11 │ c    │    31 │
    │   -1 │ 2017-07-11 │ d    │    10 │
    └──────┴────────────┴──────┴───────┘

如果换作 CollapsingMergeTree ，那么直接就是：

┌─sign─┬────────gmt─┬─name─┬─point─┐
    │    1 │ 2017-07-11 │ a    │   101 │
    │    1 │ 2017-07-11 │ b    │   181 │
    │    1 │ 2017-07-11 │ c    │    31 │
    │   -1 │ 2017-07-11 │ d    │    10 │
    └──────┴────────────┴──────┴───────┘

CollapsingMergeTree 在创建时与 MergeTree 基本一样，除了最后多了一个参数，需要指定 Sign 位（必须是 `Int8` 类型）：

create table t(sign Int8, gmt Date, name String, point UInt16) ENGINE=CollapsingMergeTree(gmt, (gmt, name), 8192, sign);

讲明白了 CollapsingMergeTree 可能有人会问，如果只是要“最新状态”，用 ReplacingMergeTree 不就好了么？

这里，即使不论对“日期维度”的特殊处理（ ReplacingMergeTree 不会对日期维度做特殊处理，但是 CollapsingMergeTree 看起来是最会保留最新的），更重要的，是要搞明白， 我们面对的数据的形态，不一定是 merge 操作后的“完美”形态，也可能是没有 merge 的中间形态，所以，即使你知道最后的结果对于每个主键只有一条数据，那也只是 merge 操作后的结果，你查数据时，聚合函数还是得用的，当你查询那一刻，可能还有很多数据没有做 merge 呢。

明白了一点，不难了解，对于 ReplacingMergeTree 来说，在这个场景下跟 MergeTree 其实没有太多区别的，如果不要 `sign` ，那么结果就是日期维度在那里，你仍然不能以通用方式聚合到最新状态数据。如果要 `sign` ，当它是主键的一部分时，结果就跟 MergeTree 一样了，多存很多数据。而当它不是主键的一部分，那旧的 `sign` 会丢失，就跟没有 `sign` 的 MergeTree 一样，不能以通用方式聚合到最新状态数据。结论就是， ReplacingMergeTree 的应用场景本来就跟 CollapsingMergeTree 是两回事。

ReplacingMergeTree 的应用，大概都是一些 `order by limit 1` 这种。而 CollapsingMergeTree 则真的是 `group by` 了。

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[https_clickhouse.yandex_reference_en.html_System_20requirements]: https://clickhouse.yandex/reference_en.html#System%20requirements
[https_clickhouse.yandex_reference_en.html_Settings]: https://clickhouse.yandex/reference_en.html#Settings
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