作者：和君

ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内各个大厂纷纷跟进大规模使用：

• 今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。
• 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。
• 携程内部从18年7月份开始接入试用，目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。
• 快手内部也在使用ClickHouse，存储总量大约10PB， 每天新增200TB， 90%查询小于3S。
• 阿里内部专门孵化了相应的云数据库ClickHouse，并且在包括手机淘宝流量分析在内的众多业务被广泛使用。

在国外，Yandex内部有数百节点用于做用户点击行为分析，CloudFlare、Spotify等头部公司也在使用。

在开源的短短几年时间内，ClickHouse就俘获了诸多大厂的“芳心”，并且在Github上的活跃度超越了众多老牌的经典开源项目，如Presto、Druid、Impala、Geenplum等；其受欢迎程度和社区火热程度可见一斑。

而这些现象背后的重要原因之一就是它的极致性能，极大地加速了业务开发速度，本文尝试解读ClickHouse存储层的设计与实现，剖析它的性能奥妙。

ClickHouse的组件架构

下图是一个典型的ClickHouse集群部署结构图，符合经典的share-nothing架构。

整个集群分为多个shard（分片），不同shard之间数据彼此隔离；在一个shard内部，可配置一个或多个replica（副本），互为副本的2个replica之间通过专有复制协议保持最终一致性。

ClickHouse根据表引擎将表分为本地表和分布式表，两种表在建表时都需要在所有节点上分别建立。其中本地表只负责当前所在server上的写入、查询请求；而分布式表则会按照特定规则，将写入请求和查询请求进行拆解，分发给所有server，并且最终汇总请求结果。

ClickHouse写入链路

ClickHouse提供2种写入方法，1）写本地表；2）写分布式表。

写本地表方式，需要业务层感知底层所有server的IP，并且自行处理数据的分片操作。由于每个节点都可以分别直接写入，这种方式使得集群的整体写入能力与节点数完全成正比，提供了非常高的吞吐能力和定制灵活性。但是相对而言，也增加了业务层的依赖，引入了更多复杂性，尤其是节点failover容错处理、扩缩容数据re-balance、写入和查询需要分别使用不同表引擎等都要在业务上自行处理。

而写分布式表则相对简单，业务层只需要将数据写入单一endpoint及单一一张分布式表即可，不需要感知底层server拓扑结构等实现细节。写分布式表也有很好的性能表现，在不需要极高写入吞吐能力的业务场景中，建议直接写入分布式表降低业务复杂度。

以下阐述分布式表的写入实现原理。

ClickHouse使用Block作为数据处理的核心抽象，表示在内存中的多个列的数据，其中列的数据在内存中也采用列存格式进行存储。示意图如下：其中header部分包含block相关元信息，而id UInt8、name String、_date Date则是三个不同类型列的数据表示。

在Block之上，封装了能够进行流式IO的stream接口，分别是IBlockInputStream、IBlockOutputStream，接口的不同对应实现不同功能。

当收到INSERT INTO请求时，ClickHouse会构造一个完整的stream pipeline，每一个stream实现相应的逻辑：

InputStreamFromASTInsertQuery        #将insert into请求封装为InputStream作为数据源-> CountingBlockOutputStream #统计写入block count-> SquashingBlockOutputStream #积攒写入block，直到达到特定内存阈值，提升写入吞吐-> AddingDefaultBlockOutputStream #用default值补全缺失列-> CheckConstraintsBlockOutputStream #检查各种限制约束是否满足-> PushingToViewsBlockOutputStream #如有物化视图，则将数据写入到物化视图中-> DistributedBlockOutputStream #将block写入到分布式表中

注：*左右滑动阅览

在以上过程中，ClickHouse非常注重细节优化，处处为性能考虑。在SQL解析时，ClickHouse并不会一次性将完整的INSERT INTO table(cols) values(rows)解析完毕，而是先读取insert into table(cols)这些短小的头部信息来构建block结构，values部分的大量数据则采用流式解析，降低内存开销。在多个stream之间传递block时，实现了copy-on-write机制，尽最大可能减少内存拷贝。在内存中采用列存存储结构，为后续在磁盘上直接落盘为列存格式做好准备。

SquashingBlockOutputStream将客户端的若干小写，转化为大batch，提升写盘吞吐、降低写入放大、加速数据Compaction。

默认情况下，分布式表写入是异步转发的。DistributedBlockOutputStream将Block按照建表DDL中指定的规则（如hash或random）切分为多个分片，每个分片对应本地的一个子目录，将对应数据落盘为子目录下的.bin文件，写入完成后就返回client成功。随后分布式表的后台线程，扫描这些文件夹并将.bin文件推送给相应的分片server。.bin文件的存储格式示意如下：

ClickHouse存储格式

ClickHouse采用列存格式作为单机存储，并且采用了类LSM tree的结构来进行组织与合并。一张MergeTree本地表，从磁盘文件构成如下图所示。

本地表的数据被划分为多个Data PART，每个Data PART对应一个磁盘目录。Data PART在落盘后，就是immutable的，不再变化。ClickHouse后台会调度MergerThread将多个小的Data PART不断合并起来，形成更大的Data PART，从而获得更高的压缩率、更快的查询速度。当每次向本地表中进行一次insert请求时，就会产生一个新的Data PART，也即新增一个目录。如果insert的batch size太小，且insert频率很高，可能会导致目录数过多进而耗尽inode，也会降低后台数据合并的性能，这也是为什么ClickHouse推荐使用大batch进行写入且每秒不超过1次的原因。

在Data PART内部存储着各个列的数据，由于采用了列存格式，所以不同列使用完全独立的物理文件。每个列至少有2个文件构成，分别是.bin 和 .mrk文件。其中.bin是数据文件，保存着实际的data；而.mrk是元数据文件，保存着数据的metadata。此外，ClickHouse还支持primary index、skip index等索引机制，所以也可能存在着对应的pk.idx，skip_idx.idx文件。

在数据写入过程中，数据被按照index_granularity切分为多个颗粒（granularity），默认值为8192行对应一个颗粒。多个颗粒在内存buffer中积攒到了一定大小（由参数min_compress_block_size控制，默认64KB），会触发数据的压缩、落盘等操作，形成一个block。每个颗粒会对应一个mark，该mark主要存储着2项信息：1）当前block在压缩后的物理文件中的offset，2）当前granularity在解压后block中的offset。所以Block是ClickHouse与磁盘进行IO交互、压缩/解压缩的最小单位，而granularity是ClickHouse在内存中进行数据扫描的最小单位。

如果有ORDER BY key或Primary key，则ClickHouse在Block数据落盘前，会将数据按照ORDER BY key进行排序。主键索引pk.idx中存储着每个mark对应的第一行数据，也即在每个颗粒中各个列的最小值。

当存在其他类型的稀疏索引时，会额外增加一个<col>_<type>.idx文件，用来记录对应颗粒的统计信息。比如：

• minmax会记录各个颗粒的最小、最大值；
• set会记录各个颗粒中的distinct值；
• bloomfilter会使用近似算法记录对应颗粒中，某个值是否存在；

在查找时，如果query包含主键索引条件，则首先在pk.idx中进行二分查找，找到符合条件的颗粒mark，并从mark文件中获取block offset、granularity offset等元数据信息，进而将数据从磁盘读入内存进行查找操作。类似的，如果条件命中skip index，则借助于index中的minmax、set等信心，定位出符合条件的颗粒mark，进而执行IO操作。借助于mark文件，ClickHouse在定位出符合条件的颗粒之后，可以将颗粒平均分派给多个线程进行并行处理，最大化利用磁盘的IO吞吐和CPU的多核处理能力。

总结

本文主要从整体架构、写入链路、存储格式等几个方面介绍了ClickHouse存储层的设计，ClickHouse巧妙地结合了列式存储、稀疏索引、多核并行扫描等技术，最大化压榨硬件能力，在OLAP场景中性能优势非常明显。

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