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ClickHouse到底是什么?凭啥这么牛逼!

来源: 时间:2020-09-11
随着业务的迅猛增长,Yandex.Metrica目前已经成为世界第三大Web流量分析平台,每天处理超过200亿个跟踪事件。能够拥有如此惊人的体量,在它背后提供支撑的ClickHouse功不可没。ClickHouse已经为Yandex.Metrica存储了超过20万亿行的数据,90%的自定义查询能够在1秒内返回,其集群规模也超过了400台服务器。虽然ClickHouse起初只是为了Yandex.Metrica而研发的,但由于它出众的性能,目前也被广泛应用于Yandex内部其他数十个产品上。
 
初识ClickHouse的时候,我曾产生这样的感觉:它仿佛违背了物理定律,没有任何缺点,是一个不真实的存在。一款高性能、高可用OLAP数据库的一切诉求,ClickHouse似乎都能满足,这股神秘的气息引起了我极大的好奇。
 
刚从生态转向ClickHouse的时候,我曾有诸多的不适应,因为它和我们往常使用的技术"性格"迥然不同。如果把数据库比作汽车,那么ClickHouse俨然就是一辆手动挡的赛车。它在很多方面不像其他系统那样高度自动化。ClickHouse的一些概念也与我们通常的理解有所不同,特别是在分片和副本方面,有些时候数据的分片甚至需要手动完成。在进一步深入使用ClickHouse之后,我渐渐地理解了这些设计的目的。
 
某些看似不够自动化的设计,反过来却在使用中带来了极大的灵活性。与Hadoop生态的其他数据库相比,ClickHouse更像一款"传统"MPP架构的数据库,它没有采用Hadoop生态中常用的主从架构,而是使用了多主对等网络结构,同时它也是基于关系模型的ROLAP方案。
 
本文就让我们抽丝剥茧,看看ClickHouse都有哪些核心特性。
 
01、ClickHouse的核心特性
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库,但MPP和列式存储并不是什么"稀罕"的设计。拥有类似架构的其他数据库产品也有很多,但是为什么偏偏只有ClickHouse的性能如此出众呢?通过上一章的介绍,我们知道了ClickHouse发展至今的演进过程。它一共经历了四个阶段,每一次阶段演进,相比之前都进一步取其精华去其糟粕。可以说ClickHouse汲取了各家技术的精髓,将每一个细节都做到了极致。接下来将介绍ClickHouse的一些核心特性,正是这些特性形成的合力使得ClickHouse如此优秀。
 
1. 完备的DBMS功能
ClickHouse拥有完备的管理功能,所以它称得上是一个DBMS ( Database Management System,数据库管理系统 ),而不仅是一个数据库。作为一个DBMS,它具备了一些基本功能,如下所示。
 
DDL ( 数据定义语言 ):可以动态地创建、修改或删除数据库、表和视图,而无须重启服务。
 
DML ( 数据操作语言 ):可以动态查询、插入、修改或删除数据。
 
权限控制:可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限,保障数据的安全性。
 
数据备份与恢复:提供了数据备份导出与导入恢复机制,满足生产环境的要求。
 
分布式管理:提供集群模式,能够自动管理多个数据库节点。
 
这里只列举了一些最具代表性的功能,但已然足以表明为什么Click House称得上是DBMS了。
 
2. 列式存储与数据压缩
列式存储和数据压缩,对于一款高性能数据库来说是必不可少的特性。一个非常流行的观点认为,如果你想让查询变得更快,最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小,而列式存储和数据压缩就可以帮助我们实现上述两点。列式存储和数据压缩通常是伴生的,因为一般来说列式存储是数据压缩的前提。
 
按列存储与按行存储相比,前者可以有效减少查询时所需扫描的数据量,这一点可以用一个示例简单说明。假设一张数据表A拥有50个字段A1~A50,以及100行数据。现在需要查询前5个字段并进行数据分析,则可以用如下实现:
 
SELECT A1,A2,A3,A4,A5 FROM A
如果数据按行存储,数据库首先会逐行扫描,并获取每行数据的所有50个字段,再从每一行数据中返回A1~A5这5个字段。不难发现,尽管只需要前面的5个字段,但由于数据是按行进行组织的,实际上还是扫描了所有的字段。如果数据按列存储,就不会发生这样的问题。由于数据按列组织,数据库可以直接获取A1~A5这5列的数据,从而避免了多余的数据扫描。
 
按列存储相比按行存储的另一个优势是对数据压缩的友好性。同样可以用一个示例简单说明压缩的本质是什么。假设有两个字符串abcdefghi和bcdefghi,现在对它们进行压缩,如下所示:
 
压缩前:abcdefghi_bcdefghi
压缩后:abcdefghi_(9,8)
可以看到,压缩的本质是按照一定步长对数据进行匹配扫描,当发现重复部分的时候就进行编码转换。例如上述示例中的 (9,8),表示如果从下划线开始向前移动9个字节,会匹配到8个字节长度的重复项,即这里的bcdefghi。
 
真实的压缩自然比这个示例更为复杂,但压缩的实质就是如此。数据中的重复项越多,则压缩率越高;压缩率越高,则数据体量越小;而数据体量越小,则数据在网络中的传输越快,对网络带宽和磁盘IO的压力也就越小。既然如此,那怎样的数据最可能具备重复的特性呢?答案是属于同一个列字段的数据,因为它们拥有相同的数据类型和现实语义,重复项的可能性自然就更高。
 
ClickHouse就是一款使用列式存储的数据库,数据按列进行组织,属于同一列的数据会被保存在一起,列与列之间也会由不同的文件分别保存 ( 这里主要指MergeTree表引擎 )。数据默认使用LZ4算法压缩,在Yandex.Metrica的生产环境中,数据总体的压缩比可以达到8:1 ( 未压缩前17PB,压缩后2PB )。列式存储除了降低IO和存储的压力之外,还为向量化执行做好了铺垫。
 
3. 向量化执行引擎
坊间有句玩笑,即"能用钱解决的问题,千万别花时间"。而业界也有种调侃如出一辙,即"能升级硬件解决的问题,千万别优化程序"。有时候,你千辛万苦优化程序逻辑带来的性能提升,还不如直接升级硬件来得简单直接。这虽然只是一句玩笑不能当真,但硬件层面的优化确实是最直接、较高效的提升途径之一。向量化执行就是这种方式的典型代表,这项寄存器硬件层面的特性,为上层应用程序的性能带来了指数级的提升。
 
向量化执行,可以简单地看作一项消除程序中循环的优化。这里用一个形象的例子比喻。小胡经营了一家果汁店,虽然店里的鲜榨苹果汁深受大家喜爱,但客户总是抱怨制作果汁的速度太慢。小胡的店里只有一台榨汁机,每次他都会从篮子里拿出一个苹果,放到榨汁机内等待出汁。如果有8个客户,每个客户都点了一杯苹果汁,那么小胡需要重复循环8次上述的榨汁流程,才能榨出8杯苹果汁。如果制作一杯果汁需要5分钟,那么全部制作完毕则需要40分钟。为了提升果汁的制作速度,小胡想出了一个办法。他将榨汁机的数量从1台增加到了8台,这么一来,他就可以从篮子里一次性拿出8个苹果,分别放入8台榨汁机同时榨汁。此时,小胡只需要5分钟就能够制作出8杯苹果汁。为了制作n杯果汁,非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次,而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。
 
为了实现向量化执行,需要利用CPU的SIMD指令。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data,即用单条指令操作多条数据。现代计算机系统概念中,它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 ),它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。
 
在计算机系统的体系结构中,存储系统是一种层次结构。典型服务器计算机的存储层次结构如图1所示。一个实用的经验告诉我们,存储媒介距离CPU越近,则访问数据的速度越快。

 

 
图1 距离CPU越远,数据的访问速度越慢
 
从上图中可以看到,从左向右,距离CPU越远,则数据的访问速度越慢。从寄存器中访问数据的速度,是从内存访问数据速度的300倍,是从磁盘中访问数据速度的3000万倍。所以利用CPU向量化执行的特性,对于程序的性能提升意义非凡。
 
ClickHouse目前利用SSE4.2指令集实现向量化执行。
 
4. 关系模型与SQL查询
相比和这类数据库,ClickHouse使用关系模型描述数据并提供了传统数据库的概念 ( 数据库、表、视图和函数等 )。与此同时,ClickHouse完全使用SQL作为查询语言 ( 支持GROUP BY、ORDER BY、JOIN、IN等大部分标准SQL ),这使得它平易近人,容易理解和学习。因为关系型数据库和SQL语言,可以说是软件领域发展至今应用更为广泛的技术之一,拥有极高的"群众基础"。也正因为ClickHouse提供了标准协议的SQL查询接口,使得现有的第三方分析可视化系统可以轻松与它集成对接。在SQL解析方面,ClickHouse是大小写敏感的,这意味着SELECT a 和 SELECT A所代表的语义是不同的。
 
关系模型相比文档和键值对等其他模型,拥有更好的描述能力,也能够更加清晰地表述实体间的关系。更重要的是,在OLAP领域,已有的大量数据建模工作都是基于关系模型展开的 ( 星型模型、雪花模型乃至宽表模型 )。ClickHouse使用了关系模型,所以将构建在传统关系型数据库或数据仓库之上的系统迁移到ClickHouse的成本会变得更低,可以直接沿用之前的经验成果。
 
5. 多样化的表引擎
也许因为Yandex.Metrica的最初架构是基于MySQL实现的,所以在ClickHouse的设计中,能够察觉到一些MySQL的影子,表引擎的设计就是其中之一。与MySQL类似,ClickHouse也将存储部分进行了抽象,把存储引擎作为一层独立的接口。截至本书完稿时,ClickHouse共拥有合并树、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。其中每一种表引擎都有着各自的特点,用户可以根据实际业务场景的要求,选择合适的表引擎使用。
 
通常而言,一个通用系统意味着更广泛的适用性,能够适应更多的场景。但通用的另一种解释是平庸,因为它无法在所有场景内都做到极致。
 
在软件的世界中,并不会存在一个能够适用任何场景的通用系统,为了突出某项特性,势必会在别处有所取舍。其实世间万物都遵循着这样的道理,就像信天翁和蜂鸟,虽然都属于鸟类,但它们各自的特点却铸就了完全不同的体貌特征。信天翁擅长远距离飞行,环绕地球一周只需要1至2个月的时间。因为它能够长时间处于滑行状态,5天才需要扇动一次翅膀,心率能够保持在每分钟100至200次之间。而蜂鸟能够垂直悬停飞行,每秒可以挥动翅膀70~100次,飞行时的心率能够达到每分钟1000次。如果用数据库的场景类比信天翁和蜂鸟的特点,那么信天翁代表的可能是使用普通硬件就能实现高性能的设计思路,数据按粗粒度处理,通过批处理的方式执行;而蜂鸟代表的可能是按细粒度处理数据的设计思路,需要高性能硬件的支持。
 
将表引擎独立设计的好处是显而易见的,通过特定的表引擎支撑特定的场景,十分灵活。对于简单的场景,可直接使用简单的引擎降低成本,而复杂的场景也有合适的选择。
 
6. 多线程与分布式
ClickHouse几乎具备现代化高性能数据库的所有典型特征,对于可以提升性能的手段可谓是一一用尽,对于多线程和分布式这类被广泛使用的技术,自然更是不在话下。
 
如果说向量化执行是通过数据级并行的方式提升了性能,那么多线程处理就是通过线程级并行的方式实现了性能的提升。相比基于底层硬件实现的向量化执行SIMD,线程级并行通常由更高层次的软件层面控制。现代计算机系统早已普及了多处理器架构,所以现今市面上的服务器都具备良好的多核心多线程处理能力。由于SIMD不适合用于带有较多分支判断的场景,ClickHouse也大量使用了多线程技术以实现提速,以此和向量化执行形成互补。
 
如果一个篮子装不下所有的鸡蛋,那么就多用几个篮子来装,这就是分布式设计中分而治之的基本思想。同理,如果一台服务器性能吃紧,那么就利用多台服务的资源协同处理。为了实现这一目标,首先需要在数据层面实现数据的分布式。因为在分布式领域,存在一条金科玉律—计算移动比数据移动更加划算。在各服务器之间,通过网络传输数据的成本是高昂的,所以相比移动数据,更为聪明的做法是预先将数据分布到各台服务器,将数据的计算查询直接下推到数据所在的服务器。ClickHouse在数据存取方面,既支持分区 ( 纵向扩展,利用多线程原理 ),也支持分片 ( 横向扩展,利用分布式原理 ),可以说是将多线程和分布式的技术应用到了极致。
 
7. 多主架构
HDFS、Spark、HBase和Elasticsearch这类,都采用了Master-Slave主从架构,由一个管控节点作为Leader统筹全局。而ClickHouse则采用Multi-Master多主架构,集群中的每个节点角色对等,客户端访问任意一个节点都能得到相同的效果。这种多主的架构有许多优势,例如对等的角色使系统架构变得更加简单,不用再区分主控节点、数据节点和计算节点,集群中的所有节点功能相同。所以它天然规避了单点故障的问题,非常适合用于多数据中心、异地多活的场景。
 
8. 在线查询
ClickHouse经常会被拿来与其他的分析型数据库作对比,比如Vertica、SparkSQL、Hive和Elasticsearch等,它与这些数据库确实存在许多相似之处。例如,它们都可以支撑海量数据的查询场景,都拥有分布式架构,都支持列存、数据分片、计算下推等特性。这其实也侧面说明了ClickHouse在设计上确实吸取了各路奇技淫巧。与其他数据库相比,ClickHouse也拥有明显的优势。例如,Vertica这类商用软件价格高昂;SparkSQL与Hive这类系统无法保障90%的查询在1秒内返回,在大数据量下的复杂查询可能会需要分钟级的响应时间;而Elasticsearch这类搜索引擎在处理亿级数据聚合查询时则显得捉襟见肘。
 
正如ClickHouse的"广告词"所言,其他的开源系统太慢,商用的系统太贵,只有Clickouse在成本与性能之间做到了良好平衡,即又快又开源。ClickHouse当之无愧地阐释了"在线"二字的含义,即便是在复杂查询的场景下,它也能够做到极快响应,且无须对数据进行任何预处理加工。
 
9. 数据分片与分布式查询
数据分片是将数据进行横向切分,这是一种在面对海量数据的场景下,解决存储和查询瓶颈的有效手段,是一种分治思想的体现。ClickHouse支持分片,而分片则依赖集群。每个集群由1到多个分片组成,而每个分片则对应了ClickHouse的1个服务节点。分片的数量上限取决于节点数量 ( 1个分片只能对应1个服务节点 )。
 
ClickHouse并不像其他分布式系统那样,拥有高度自动化的分片功能。ClickHouse提供了本地表 ( Local Table ) 与分布式表 ( Distributed Table ) 的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。而分布式表本身不存储任何数据,它是本地表的访问代理,其作用类似分库中间件。借助分布式表,能够代理访问多个数据分片,从而实现分布式查询。
 
这种设计类似数据库的分库和分表,十分灵活。例如在业务系统上线的初期,数据体量并不高,此时数据表并不需要多个分片。所以使用单个节点的本地表 ( 单个数据分片 ) 即可满足业务需求,待到业务增长、数据量增大的时候,再通过新增数据分片的方式分流数据,并通过分布式表实现分布式查询。这就好比一辆手动挡赛车,它将所有的选择权都交到了使用者的手中。
 
02、ClickHouse的架构设计
目前ClickHouse公开的资料相对匮乏,比如在架构设计层面就很难找到完整的资料,甚至连一张整体的架构图都没有。我想这就是它为何身为一款开源软件,但又显得如此神秘的原因之一吧。即便如此,我们还是能从一些零散的材料中找到一些蛛丝马迹。接下来会说明ClickHouse底层设计中的一些概念,这些概念可以帮助我们了解ClickHouse。

 

 
图2 ClickHouse架构设计中的核心模块
 
1. Column与Field
Column和Field是ClickHouse数据最基础的映射单元。作为一款百分之百的列式存储数据库,ClickHouse按列存储数据,内存中的一列数据由一个Column对象表示。Column对象分为接口和实现两个部分,在IColumn接口对象中,定义了对数据进行各种关系运算的方法,例如插入数据的insertRangeFrom和insertFrom方法、用于分页的cut,以及用于过滤的filter方法等。而这些方法的具体实现对象则根据数据类型的不同,由相应的对象实现,例如ColumnString、ColumnArray和ColumnTuple等。在大多数场合,ClickHouse都会以整列的方式操作数据,但凡事也有例外。如果需要操作单个具体的数值 ( 也就是单列中的一行数据 ),则需要使用Field对象,Field对象代表一个单值。与Column对象的泛化设计思路不同,Field对象使用了聚合的设计模式。在Field对象内部聚合了Null、UInt64、String和Array等13种数据类型及相应的处理逻辑。
 
2. DataType
数据的序列化和反序列化工作由DataType负责。IDataType接口定义了许多正反序列化的方法,它们成对出现,例如serializeBinary和deserializeBinary、serializeTextJSON和deserializeTextJSON等,涵盖了常用的二进制、文本、JSON、XML、CSV和Protobuf等多种格式类型。IDataType也使用了泛化的设计模式,具体方法的实现逻辑由对应数据类型的实例承载,例如DataTypeString、DataTypeArray及DataTypeTuple等。
 
DataType虽然负责序列化相关工作,但它并不直接负责数据的读取,而是转由从Column或Field对象获取。在DataType的实现类中,聚合了相应数据类型的Column对象和Field对象。例如,DataTypeString会引用字符串类型的ColumnString,而DataTypeArray则会引用数组类型的ColumnArray,以此类推。
 
3. Block与Block流
ClickHouse内部的数据操作是面向Block对象进行的,并且采用了流的形式。虽然Column和Filed组成了数据的基本映射单元,但对应到实际操作,它们还缺少了一些必要的信息,比如数据的类型及列的名称。于是ClickHouse设计了Block对象,Block对象可以看作数据表的子集。Block对象的本质是由数据对象、数据类型和列名称组成的三元组,即Column、DataType及列名称字符串。Column提供了数据的读取能力,而DataType知道如何正反序列化,所以Block在这些对象的基础之上实现了进一步的抽象和封装,从而简化了整个使用的过程,仅通过Block对象就能完成一系列的数据操作。在具体的实现过程中,Block并没有直接聚合Column和DataType对象,而是通过ColumnWithTypeAndName对象进行间接引用。
 
有了Block对象这一层封装之后,对Block流的设计就是水到渠成的事情了。流操作有两组顶层接口:IBlockInputStream负责数据的读取和关系运算,IBlockOutputStream负责将数据输出到下一环节。Block流也使用了泛化的设计模式,对数据的各种操作最终都会转换成其中一种流的实现。IBlockInputStream接口定义了读取数据的若干个read虚方法,而具体的实现逻辑则交由它的实现类来填充。
 
IBlockInputStream接口总共有60多个实现类,它们涵盖了ClickHouse数据摄取的方方面面。这些实现类大致可以分为三类:第一类用于处理数据定义的DDL操作,例如DDLQueryStatusInputStream等;第二类用于处理关系运算的相关操作,例如LimitBlockInput-Stream、JoinBlockInputStream及AggregatingBlockInputStream等;第三类则是与表引擎呼应,每一种表引擎都拥有与之对应的BlockInputStream实现,例如MergeTreeBaseSelect-BlockInputStream ( MergeTree表引擎 )、TinyLogBlockInputStream ( TinyLog表引擎 ) 及KafkaBlockInputStream ( Kafka表引擎 ) 等。
 
IBlockOutputStream的设计与IBlockInputStream如出一辙。IBlockOutputStream接口同样也定义了若干写入数据的write虚方法。它的实现类比IBlockInputStream要少许多,一共只有20多种。这些实现类基本用于表引擎的相关处理,负责将数据写入下一环节或者最终目的地,例如MergeTreeBlockOutputStream 、TinyLogBlockOutputStream及StorageFileBlock-OutputStream等。
 
4. Table
在数据表的底层设计中并没有所谓的Table对象,它直接使用IStorage接口指代数据表。表引擎是ClickHouse的一个显著特性,不同的表引擎由不同的子类实现,例如IStorageSystemOneBlock ( 系统表 )、StorageMergeTree ( 合并树表引擎 ) 和StorageTinyLog ( 日志表引擎 ) 等。IStorage接口定义了DDL ( 如ALTER、RENAME、OPTIMIZE和DROP等 ) 、read和write方法,它们分别负责数据的定义、查询与写入。在数据查询时,IStorage负责根据AST查询语句的指示要求,返回指定列的原始数据。后续对数据的进一步加工、计算和过滤,则会统一交由Interpreter解释器对象处理。对Table发起的一次操作通常都会经历这样的过程,接收AST查询语句,根据AST返回指定列的数据,之后再将数据交由Interpreter做进一步处理。
 
5. Parser与Interpreter
Parser和Interpreter是非常重要的两组接口:Parser分析器负责创建AST对象;而Interpreter解释器则负责解释AST,并进一步创建查询的执行管道。它们与IStorage一起,串联起了整个数据查询的过程。Parser分析器可以将一条SQL语句以递归下降的方法解析成AST语法树的形式。不同的SQL语句,会经由不同的Parser实现类解析。例如,有负责解析DDL查询语句的ParserRenameQuery、ParserDropQuery和ParserAlterQuery解析器,也有负责解析INSERT语句的ParserInsertQuery解析器,还有负责SELECT语句的ParserSelectQuery等。
 
Interpreter解释器的作用就像Service服务层一样,起到串联整个查询过程的作用,它会根据解释器的类型,聚合它所需要的资源。首先它会解析AST对象;然后执行"业务逻辑" ( 例如分支判断、设置参数、调用接口等 );最终返回IBlock对象,以线程的形式建立起一个查询执行管道。
 
6. Functions 与Aggregate Functions
ClickHouse主要提供两类函数—普通函数和聚合函数。普通函数由IFunction接口定义,拥有数十种函数实现,例如FunctionFormatDateTime、FunctionSubstring等。除了一些常见的函数 ( 诸如四则运算、日期转换等 ) 之外,也不乏一些非常实用的函数,例如网址提取函数、IP地址脱敏函数等。普通函数是没有状态的,函数效果作用于每行数据之上。当然,在函数具体执行的过程中,并不会一行一行地运算,而是采用向量化的方式直接作用于一整列数据。
 
聚合函数由IAggregateFunction接口定义,相比无状态的普通函数,聚合函数是有状态的。以COUNT聚合函数为例,其AggregateFunctionCount的状态使用整型UInt64记录。聚合函数的状态支持序列化与反序列化,所以能够在分布式节点之间进行传输,以实现增量计算。
 
7. Cluster与Replication
ClickHouse的集群由分片 ( Shard ) 组成,而每个分片又通过副本 ( Replica ) 组成。这种分层的概念,在一些流行的分布式系统中十分普遍。例如,在Elasticsearch的概念中,一个索引由分片和副本组成,副本可以看作一种特殊的分片。如果一个索引由5个分片组成,副本的基数是1,那么这个索引一共会拥有10个分片 ( 每1个分片对应1个副本 )。
 
如果你用同样的思路来理解ClickHouse的分片,那么很可能会在这里栽个跟头。ClickHouse的某些设计总是显得独树一帜,而集群与分片就是其中之一。这里有几个与众不同的特性。
 
ClickHouse的1个节点只能拥有1个分片,也就是说如果要实现1分片、1副本,则至少需要部署2个服务节点。
 
分片只是一个逻辑概念,其物理承载还是由副本承担的。
 
代码清单1所示是ClickHouse的一份集群配置示例,从字面含义理解这份配置的语义,可以理解为自定义集群ch_cluster拥有1个shard ( 分片 ) 和1个replica ( 副本 ),且该副本由10.37.129.6服务节点承载。
 
代码清单1 自定义集群ch_cluster的配置示例

 

 
从本质上看,这组1分片、1副本的配置在ClickHouse中只有1个物理副本,所以它正确的语义应该是1分片、0副本。分片更像是逻辑层的分组,在物理存储层面则统一使用副本代表分片和副本。所以真正表示1分片、1副本语义的配置,应该改为1个分片和2个副本,如代码清单2所示。
 
代码清单2 1分片、1副本的集群配置

 

 
03、ClickHouse为何如此之快
很多用户心中一直会有这样的疑问,为什么ClickHouse这么快?前面的介绍对这个问题已经做出了科学合理的解释。比方说,因为ClickHouse是列式存储数据库,所以快;也因为ClickHouse使用了向量化引擎,所以快。这些解释都站得住脚,但是依然不能消除全部的疑问。因为这些技术并不是秘密,世面上有很多数据库同样使用了这些技术,但是依然没有ClickHouse这么快。所以我想从另外一个角度来探讨一番ClickHouse的秘诀到底是什么。
 
首先向各位读者抛出一个疑问:在设计软件架构的时候,做设计的原则应该是自顶向下地去设计,还是应该自下而上地去设计呢?在传统观念中,或者说在我的观念中,自然是自顶向下的设计,通常我们都被教导要做好顶层设计。而ClickHouse的设计则采用了自下而上的方式。ClickHouse的原型系统早在2008年就诞生了,在诞生之初它并没有宏伟的规划。相反它的目的很单纯,就是希望能以最快的速度进行GROUP BY查询和过滤。他们是如何实践自下而上设计的呢?
 
1. 着眼硬件,先想后做
首先从硬件功能层面着手设计,在设计伊始就至少需要想清楚如下几个问题。
 
我们将要使用的硬件水平是怎样的?包括CPU、内存、硬盘、网络等。
 
在这样的硬件上,我们需要达到怎样的性能?包括延迟、吞吐量等。
 
我们准备使用怎样的数据结构?包括String、HashTable、Vector等。
 
选择的这些数据结构,在我们的硬件上会如何工作?
 
如果能想清楚上面这些问题,那么在动手实现功能之前,就已经能够计算出粗略的性能了。所以,基于将硬件功效较大化的目的,ClickHouse会在内存中进行GROUP BY,并且使用HashTable装载数据。与此同时,他们非常在意CPU L3级别的缓存,因为一次L3的缓存失效会带来70~100ns的延迟。这意味着在单核CPU上,它会浪费4000万次/秒的运算;而在一个32线程的CPU上,则可能会浪费5亿次/秒的运算。所以别小看这些细节,一点一滴地将它们累加起来,数据是非常可观的。正因为注意了这些细节,所以ClickHouse在基准查询中能做到1.75亿次/秒的数据扫描性能。
 
2. 算法在前,抽象在后
常有人念叨:"有时候,选择比努力更重要。"确实,路线选错了再努力也是白搭。在ClickHouse的底层实现中,经常会面对一些重复的场景,例如字符串子串查询、数组排序、使用HashTable等。如何才能实现性能的较大化呢?算法的选择是重中之重。以字符串为例,有一本专门讲解字符串搜索的书,名为"Handbook of Exact String Matching Algorithms",列举了35种常见的字符串搜索算法。各位猜一猜ClickHouse使用了其中的哪一种?答案是一种都没有。这是为什么呢?因为性能不够快。在字符串搜索方面,针对不同的场景,ClickHouse最终选择了这些算法:对于常量,使用Volnitsky算法;对于非常量,使用CPU的向量化执行SIMD,暴力优化;正则匹配使用re2和hyperscan算法。性能是算法选择的首要考量指标。
 
3. 勇于尝鲜,不行就换
除了字符串之外,其余的场景也与它类似,ClickHouse会使用最合适、最快的算法。如果世面上出现了号称性能强大的新算法,ClickHouse团队会立即将其纳入并进行验证。如果效果不错,就保留使用;如果性能不尽人意,就将其抛弃。
 
4. 特定场景,特殊优化
针对同一个场景的不同状况,选择使用不同的实现方式,尽可能将性能较大化。关于这一点,其实在前面介绍字符串查询时,针对不同场景选择不同算法的思路就有体现了。类似的例子还有很多,例如去重计数uniqCombined函数,会根据数据量的不同选择不同的算法:当数据量较小的时候,会选择Array保存;当数据量中等的时候,会选择HashSet;而当数据量很大的时候,则使用HyperLogLog算法。
 
对于数据结构比较清晰的场景,会通过代码生成技术实现循环展开,以减少循环次数。接着就是大家熟知的大杀器—向量化执行了。SIMD被广泛地应用于文本转换、数据过滤、数据解压和JSON转换等场景。相较于单纯地使用CPU,利用寄存器暴力优化也算是一种降维打击了。
 
5. 持续测试,持续改进
如果只是单纯地在上述细节上下功夫,还不足以构建出如此强大的ClickHouse,还需要拥有一个能够持续验证、持续改进的机制。由于Yandex的天然优势,ClickHouse经常会使用真实的数据进行测试,这一点很好地保证了测试场景的真实性。与此同时,ClickHouse也是我见过的发版速度最快的开源软件了,差不多每个月都能发布一个版本。没有一个可靠的持续集成环境,这一点是做不到的。正因为拥有这样的发版频率,ClickHouse才能够快速迭代、快速改进。
 
所以ClickHouse的黑魔法并不是一项单一的技术,而是一种自底向上的、追求极致性能的设计思路。这就是它如此之快的秘诀。
 
04、小结
本文我们快速浏览了世界第三大Web流量分析平台Yandex.Metrica背后的支柱ClickHouse的核心特性和逻辑架构。通过对核心特性部分的展示,ClickHouse如此强悍的缘由已初见端倪,列式存储、向量化执行引擎和表引擎都是它的撒手锏。在架构设计部分,则进一步展示了ClickHouse的一些设计思路,例如Column、Field、Block和Cluster。了解这些设计思路,能够帮助我们更好地理解和使用ClickHouse。最后又从另外一个角度探讨了ClickHouse如此之快的秘诀。
 
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