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ClickHouse创建分布式表

当数据量剧增的时候，clickhouse是采用分片的方式进行数据的存储的，类似于redis集群的实现方式。然后想进行统一的查询的时候，因为涉及到多个本地表，可以通过分布式表的方式来提供统一的入口。由于是涉及到分布式存储，保证高可用就必须有数据冗余—即副本(replica)。Clickhouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与Zookeeper实现了复制表机制，成为其高可用的基础。该引擎和 MergeTree 的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。

同时，Clickhouse具有数据分片（shard）的概念，这也是分布式存储的特点之一，即通过并行读写提高效率。ClickhouseHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制，在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询。

本文使用ReplicatedMergeTree和Distributed引擎来构建Clickhouse的分布式表。分布式表包括了逻辑表和物理表，逻辑表主要用于查询，物理表是实际存储数据的。

官方给出的创建复制表示例

CREATE TABLE table_name
(
    EventDate DateTime,
    CounterID UInt32,
    UserID UInt32
) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)

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贴上本文本地表的创建代码：

-- 建本地表
CREATE TABLE test.countly_device_local on cluster ch_cluster
(
	`appKey` String COMMENT 'appKey',
	`deviceId` String COMMENT 'deviceId',
	`nginxTime` DateTime COMMENT 'nginxTime',
	`rooted` String COMMENT 'rooted',
	`charging` String COMMENT 'charging',
	`idfa` String COMMENT 'idfa'
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/test/countly_device_local', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMMDD(nginxTime)
ORDER BY (nginxTime);

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其中，on cluster ch_cluster语法标识分布式DDL，即执行一次就可以在集群所有实例上创建同样的本地表。

ReplicatedMergeTree

ReplicatedMergeTree引擎族接受两个参数：

• zoo_path—Zookeeper中该表的路径
• replica_name—Zookeeper中的该表的副本名称

如上例所示，这些参数可以包含宏替换的占位符，即大括号的部分。它们会被替换为配置文件里macros那部分配置的值。

示例：

<macros>
    <layer>05</layer>
    <shard>02</shard>
    <replica>example05-02-1.yandex.ru</replica>
</macros>

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«ZooKeeper 中该表的路径»对每个可复制表都要是唯一的。不同分片上的表要有不同的路径。

这种情况下，路径应包含下面这些部分：

/clickhouse/tables/ 是公共前缀，官方推荐使用这个。

{layer}-{shard} 是分片标识部分。在此示例中，由于 Yandex.Metrica 集群使用了两级分片，所以它是由两部分组成的。但对于大多数情况来说，你只需保留 {shard} 占位符即可，它会替换展开为分片标识。

table_name 是该表在 ZooKeeper 中的名称。使其与 ClickHouse 中的表名相同比较好。 这里它被明确定义，跟 ClickHouse 表名不一样，它并不会被 RENAME 语句修改。

HINT：你可以在前面添加一个数据库名称 table_name , 例如： db_name.table_name

副本名称用于标识同一个表分片的不同副本。你可以使用服务器名称，如上例所示。同个分片中不同副本的副本名称要唯一。

你也可以显式指定这些参数，而不是使用宏替换。对于测试和配置小型集群这可能会很方便。但是，这种情况下，则不能使用分布式 DDL 语句（ON CLUSTER）。使用大型集群时，官方建议使用宏替换，因为它可以降低出错的可能性。

要删除副本，使用 DROP TABLE。但它只删除那个表位于运行该语句的服务器上的副本。

想要删除集群上的所有副本，可以使用drop table [if exists] table_name on cluster cluster_name

Distributed Table & Distributed Engine

ClickHouse分布式表的本质并不是一张表，而是一些本地物理表（分片）的分布式视图，分布式引擎本身不存储数据, 但可以在多个服务器上进行分布式查询。读是自动并行的。读取时，远程服务器表的索引（如果有的话）会被使用。

支持分布式表的引擎是Distributed，建表DDL语句示例如下

Distributed(logs, default, hits[, sharding_key])

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分布式引擎参数：服务器配置文件中的集群名，远程数据库名，远程表名，数据分片键（可选）。

将会从位于«logs»集群中 default.hits 表所有服务器上读取数据。

建立上面的本地表的分布式的语句为:

-- 建分布式表
create TABLE test.countly_device_dist on cluster ch_cluster as test.countly_device_local
ENGINE = Distributed("ch_cluster", "test", "countly_device_local", rand());

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远程服务器不仅用于读取数据，还会对尽可能数据做部分处理。
例如，对于使用 GROUP BY 的查询，数据首先在远程服务器聚合，之后返回聚合函数的中间状态给查询请求的服务器。再在请求的服务器上进一步汇总数据。

要查看集群的详细信息，可以查看system.clusters表:

select * from system.clusters

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r-clickhouse-m220-210.hd163.internal :) select * from system.clusters;

SELECT *
FROM system.clusters

Query id: bbf4a9fa-5a94-48b4-b485-e50bc9a2e891

┌─cluster─────────┬─shard_num─┬─shard_weight─┬─replica_num─┬─host_name──────────────┬─host_address───┬─port─┬─is_local─┬─user────┬─default_database─┬─errors_count─┬─estimated_recovery_time─┐
│ ch_base_cluster │         1 │        10000 │           1 │ clickhouse_node1_1_1   │ 10.105.220.210 │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
│ ch_base_cluster │         1 │        10000 │           2 │ clickhouse_node2_1_2   │ 10.105.220.211 │ 9001 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
│ ch_base_cluster │         2 │        10000 │           1 │ clickhouse_node2_2_1   │ 10.105.220.211 │ 9000 │        0 │ default │ 
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本文所使用的环境有一个名为ch_cluster的集群，它由两个分片组成，每个分片包含两个副本。

要注意区分分片和副本：

• 分片是指包含数据不同部分的服务器（要读取所有数据，必须访问所有分片）。
• 副本是存储复制数据的服务器（要读取所有数据，访问任一副本上的数据即可）。

向分布式表中写数据

向集群写数据的方法有两种：

1. 自已指定要将哪些数据写入哪些服务器，并直接在每个分片上执行写入。换句话说，在分布式表上«查询»，在数据表上 INSERT。
   这是最灵活的解决方案 – 你可以使用任何分片方案，对于复杂业务特性的需求，这可能是非常重要的。
   这也是最佳解决方案，因为数据可以完全独立地写入不同的分片。
2. 在分布式表上执行 INSERT。在这种情况下，分布式表会跨服务器分发插入数据。
   为了写入分布式表，必须要配置分片键（最后一个参数）。当然，如果只有一个分片，则写操作在没有分片键的情况下也能工作，因为这种情况下分片键没有意义。

每个分片都可以在配置文件中定义权重。默认情况下，权重等于1。数据依据分片权重按比例分发到分片上。例如，如果有两个分片，第一个分片的权重是9，而第二个分片的权重是10，则发送 9 / 19 的行到第一个分片， 10 / 19 的行到第二个分片。

选择将一行数据发送到哪个分片的方法是，首先计算分片表达式，然后将这个计算结果除以所有分片的权重总和得到余数。该行会发送到那个包含该余数的从prev_weight到prev_weights + weight的半闭半开区间对应的分片上，其中 prev_weights 是该分片前面的所有分片的权重和，weight 是该分片的权重。例如，如果有两个分片，第一个分片权重为9，而第二个分片权重为10，则余数在 [0,9) 中的行发给第一个分片，余数在 [9,19) 中的行发给第二个分片。

分片表达式可以是由常量和表列组成的任何返回整数表达式。例如，您可以使用表达式 ‘rand()’ 来随机分配数据，或者使用 ‘UserID’ 来按用户 ID 的余数分布

总结

Clickhouse采用了特殊的引擎设计结构和各种方案保证其查询和存储的高效。分布式的创建和使用还有很多的细节等待去深挖。

官方文档：

https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/replication/

https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/special/distributed/#distributed

转自：https://codeleading.com/article/98556480119/