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ClickHouse分布式表原理深度解析：大数据分片存储与查询的底层逻辑

一、引言：为什么需要分布式表？

1.1 大数据时代的存储与查询痛点

假设你是一家电商公司的大数据工程师，负责处理每天10亿条用户行为数据（点击、收藏、购买）。这些数据需要支持：

• 实时写入（每秒10万条）；
• 复杂查询（比如“过去7天，北京地区女性用户点击Top10的商品”）；
• 长期存储（保留1年数据，总容量约10TB）。

如果用传统关系型数据库（比如MySQL），你会遇到什么问题？

• 存储瓶颈：单表无法容纳10亿条数据，分库分表会导致逻辑复杂；
• 查询瓶颈：全表扫描10亿条数据需要几分钟甚至几小时；
• 扩展困难：无法通过增加节点线性提升性能，只能升级硬件（垂直扩展）。

这正是海量数据场景下的经典困境：当数据量超过单节点的处理能力时，传统数据库的“单机思维”就会失效。

1.2 ClickHouse的分布式解决方案

ClickHouse作为“为分析而生的列存数据库”，其核心优势之一就是分布式架构。通过分布式表（Distributed Table），ClickHouse将海量数据拆分成多个分片（Shard），存储在不同节点上；同时通过副本（Replica）机制保证高可用。这种设计让ClickHouse能：

• 线性扩展：增加节点即可提升存储容量和查询性能；
• 并行查询：查询请求分发到所有分片，并行执行后合并结果；
• 高可用：副本节点可接管故障分片，避免数据丢失或服务中断。

那么，分布式表的底层原理是什么？数据如何在分片间分配？查询如何并行执行？本文将从分片策略、存储机制、查询流程三个核心维度，深度解析ClickHouse分布式表的工作逻辑。

二、分布式表的核心概念：从“逻辑表”到“物理存储”

在开始之前，我们需要明确ClickHouse中两个关键概念：分布式表（Distributed Table）和本地表（Local Table）。

2.1 分布式表：逻辑入口

分布式表是ClickHouse中的逻辑表，它本身不存储任何数据，而是作为“路由器”存在——负责将数据写入请求路由到对应的分片，或将查询请求分发到所有分片。

创建分布式表的SQL示例：

-- 1. 创建本地表（存储实际数据）CREATETABLElocal_user_behavior(user_id UInt64,item_id UInt64,actionString,event_timeDateTime,province String)ENGINE=MergeTree()ORDERBY(event_time,user_id)PARTITIONBYtoYYYYMMDD(event_time);-- 2. 创建分布式表（逻辑路由）CREATETABLEdistributed_user_behaviorASlocal_user_behaviorENGINE=Distributed('clickhouse_cluster',-- 集群名称（配置文件中定义）'db_name',-- 数据库名称'local_user_behavior',-- 对应的本地表名称cityHash64(user_id)-- 分片键函数（用于计算数据归属的分片）);

2.2 本地表：物理存储载体

本地表是ClickHouse中的物理表，数据实际存储在本地磁盘上（基于MergeTree引擎）。每个分片对应一个本地表，分布在集群的不同节点上。

比如，一个3节点的集群中，distributed_user_behavior分布式表会指向3个local_user_behavior本地表（每个节点一个）：

集群节点1: db_name.local_user_behavior（分片1） 集群节点2: db_name.local_user_behavior（分片2） 集群节点3: db_name.local_user_behavior（分片3）

2.3 分片与副本：分布式架构的两大支柱

• 分片（Shard）：将数据拆分成多个独立的子集，每个子集存储在不同节点上。分片是ClickHouse实现水平扩展的核心。
• 副本（Replica）：每个分片的冗余备份，用于保证高可用。比如，分片1有2个副本，分别存储在节点1和节点4，当节点1故障时，节点4可接管服务。

总结：分布式表 = 逻辑路由 + 多个本地表（分片）；分片 = 数据子集 + 副本（可选）。

三、分片策略：如何将数据分配到不同节点？

分片策略决定了数据如何在集群节点间分布，直接影响数据均匀性和查询性能。ClickHouse支持三种主要的分片策略：哈希分片、范围分片、列表分片。

3.1 哈希分片：最常用的均匀分配方式

原理：通过分片键（Shard Key）的哈希值，将数据映射到不同分片。比如，用user_id的哈希值分配数据，同一个user_id的所有数据会落在同一个分片。

示例：

-- 用user_id的哈希值作为分片键ENGINE=Distributed('cluster','db','local_table',cityHash64(user_id));

适用场景：

• 分片键的分布均匀（比如user_id、order_id）；
• 需要保证同一实体的数据落在同一分片（比如查询某个用户的所有行为）。

优势：

• 数据分布均匀，避免“数据倾斜”；
• 支持线性扩展（增加节点后，哈希值重新计算，数据自动迁移）。

注意：

• 分片键的选择至关重要：如果分片键分布不均（比如用gender作为分片键，只有“男”“女”两个值），会导致数据集中在少数分片，降低查询性能；
• 常用的哈希函数：cityHash64（性能高，分布均匀）、md5（安全性高，但性能略低）、rand()（随机分片，适合无明确分片键的场景）。

3.2 范围分片：按数据范围划分

原理：将分片键的取值范围划分为多个区间，每个区间对应一个分片。比如，用event_time的月份划分，1月的数据落在分片1，2月的数据落在分片2。

示例：

-- 用event_time的月份作为分片键（范围分片需要手动配置）-- 集群配置文件中定义分片范围：-- <shard>-- <weight>1</weight>-- <range>-- <min>2024-01-01</min>-- <max>2024-02-01</max>-- </range>-- </shard>-- <shard>-- <weight>1</weight>-- <range>-- <min>2024-02-01</min>-- <max>2024-03-01</max>-- </range>-- </shard>-- 创建分布式表时，指定范围分片的函数ENGINE=Distributed('cluster','db','local_table',toYYYYMM(event_time));

适用场景：

• 数据有明显的范围特征（比如时间、地域）；
• 需要按范围快速定位数据（比如查询某段时间的数据）。

优势：

• 支持范围查询优化（比如查询1月的数据，只需访问分片1）；
• 适合“冷热数据分离”（比如将旧数据存储在低成本节点）。

劣势：

• 需要手动配置分片范围，维护成本高；
• 当数据范围扩展时（比如新增3月的数据），需要修改集群配置，增加分片。

3.3 列表分片：按固定值划分

原理：将分片键的取值列表划分为多个组，每个组对应一个分片。比如，用province作为分片键，“北京”“上海”落在分片1，“广州”“深圳”落在分片2。

示例：

-- 用province的列表作为分片键（需要手动配置）-- 集群配置文件中定义分片列表：-- <shard>-- <weight>1</weight>-- <list>['北京','上海']</list>-- </shard>-- <shard>-- <weight>1</weight>-- <list>['广州','深圳']</list>-- </shard>-- 创建分布式表时，指定列表分片的函数ENGINE=Distributed('cluster','db','local_table',province);

适用场景：

• 分片键的取值固定（比如省份、性别）；
• 需要按固定值快速定位数据（比如查询北京用户的数据）。

优势：

• 数据划分明确，易于理解；
• 支持列表查询优化（比如查询北京用户的数据，只需访问分片1）。

劣势：

• 维护成本高（新增取值时需要修改集群配置）；
• 容易出现数据倾斜（比如某个省份的用户量特别大）。

3.4 分片策略选择指南

四、分布式存储：数据如何从“逻辑表”到“物理磁盘”？

当你向分布式表写入数据时，ClickHouse会经历路由→分发→存储三个步骤。下面我们用一个具体的例子，拆解数据写入的底层流程。

4.1 示例场景

假设我们有一个3节点的ClickHouse集群（node1、node2、node3），分布式表distributed_user_behavior的分片策略是哈希分片（用user_id的哈希值分配）。现在，我们要写入一条数据：

INSERTINTOdistributed_user_behaviorVALUES(1001,2001,'click','2024-05-01 10:00:00','北京');

4.2 步骤1：计算分片归属（路由）

分布式表收到写入请求后，首先会用分片键函数计算数据的分片归属。比如，用cityHash64(1001)计算user_id=1001的哈希值，假设结果为12345。

接下来，分布式表会根据集群的分片映射规则（配置文件中定义），将哈希值映射到具体的分片。比如，3节点集群的分片映射规则可能是：

• 哈希值范围0-10000→node1（分片1）；
• 哈希值范围10001-20000→node2（分片2）；
• 哈希值范围20001-30000→node3（分片3）。

假设12345落在10001-20000区间，那么这条数据会被路由到node2的local_user_behavior表。

4.3 步骤2：分发数据到分片（异步/同步）

ClickHouse支持两种数据分发方式：异步分发（默认）和同步分发。

4.3.1 异步分发（默认）

• 原理：分布式表将数据写入本地临时文件，然后由后台进程（distributed_sender）异步将数据分发到目标分片。
• 优势：写入性能高（不需要等待分片确认）；
• 劣势：存在数据丢失风险（比如distributed_sender进程故障，未分发的数据会丢失）。

4.3.2 同步分发（可选）

• 原理：分布式表将数据直接发送到目标分片，等待分片确认后再返回成功响应。
• 开启方式：设置会话变量insert_distributed_sync=1；
• 优势：保证数据一致性（不会丢失数据）；
• 劣势：写入性能降低（需要等待分片确认）。

4.3 步骤3：本地表存储（MergeTree引擎的作用）

当数据到达目标分片的node2后，会写入本地表local_user_behavior。本地表使用MergeTree引擎，这是ClickHouse高效存储的核心。

MergeTree引擎的主要特性：

• 列存储：将每个列的数据存储在独立的文件中，查询时只读取需要的列，减少IO；
• 排序索引：按ORDER BY指定的列排序，支持快速范围查询（比如WHERE event_time >= '2024-05-01'）；
• 分区：按PARTITION BY指定的列分区，比如按天分区，查询时只扫描相关分区，减少数据扫描量；
• 合并机制：后台进程会将小分区合并成大分区，提高查询性能（比如将10个100MB的分区合并成1个1GB的分区）。

示例：
当我们写入user_id=1001的数据时，MergeTree引擎会：

1. 将数据按event_time和user_id排序（ORDER BY (event_time, user_id)）；
2. 将数据存储到20240501分区（PARTITION BY toYYYYMMDD(event_time)）；
3. 后台合并进程将小分区合并成大分区（比如每小时合并一次）。

4.4 副本机制：高可用的保障

为了保证数据的高可用，ClickHouse支持副本（Replica）机制。每个分片可以有多个副本，分布在不同节点上。当某个节点故障时，副本节点可以接管服务，避免数据丢失或服务中断。

示例：
假设我们有一个3节点集群，每个分片有2个副本：

• 分片1：node1（主副本）、node4（副副本）；
• 分片2：node2（主副本）、node5（副副本）；
• 分片3：node3（主副本）、node6（副副本）。

当node2故障时，分片2的副副本node5会接管服务，继续处理写入和查询请求。

4.4.1 副本的实现原理

ClickHouse的副本机制依赖ZooKeeper（分布式协调服务）。具体流程如下：

1. 主副本写入数据时，会将数据的元信息（比如分区名、文件名）写入ZooKeeper的日志节点（Log Node）；
2. 副副本通过ZooKeeper监听日志节点的变化，当发现新的元信息时，从主副本下载数据文件；
3. 副副本将数据文件写入本地磁盘，并更新自己的元信息到ZooKeeper；
4. 主副本确认所有副副本都成功写入后，返回写入成功响应。

4.4.2 副本配置示例

-- 创建带副本的本地表（使用ReplicatedMergeTree引擎）CREATETABLElocal_user_behavior_replica(user_id UInt64,item_id UInt64,actionString,event_timeDateTime,province String)ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{cluster}/{database}/{table}',-- ZooKeeper路径'{replica}'-- 副本名称（配置文件中定义）)ORDERBY(event_time,user_id)PARTITIONBYtoYYYYMMDD(event_time);-- 创建分布式表（指向带副本的本地表）CREATETABLEdistributed_user_behavior_replicaASlocal_user_behavior_replicaENGINE=Distributed('cluster','db','local_user_behavior_replica',cityHash64(user_id));

五、分布式查询：从“SQL请求”到“结果返回”的全流程

当你向分布式表发送查询请求时，ClickHouse会经历解析→分发→并行执行→结果合并四个步骤。下面我们用一个具体的查询例子，拆解查询的底层流程。

5.1 示例场景

假设我们要查询“2024年5月1日北京地区用户的点击量”，SQL语句如下：

SELECTCOUNT(*)ASclick_countFROMdistributed_user_behaviorWHEREevent_time>='2024-05-01 00:00:00'ANDevent_time<'2024-05-02 00:00:00'ANDprovince='北京'ANDaction='click';

5.2 步骤1：解析查询（SQL→执行计划）

分布式表收到查询请求后，首先会解析SQL语句，生成逻辑执行计划。比如，解析上述SQL语句，生成的逻辑执行计划可能是：

1. 过滤event_time在2024-05-01的记录；
2. 过滤province = '北京'的记录；
3. 过滤action = 'click'的记录；
4. 计算符合条件的记录数（COUNT(*)）。

5.3 步骤2：分发查询（逻辑计划→子查询）

接下来，分布式表会将逻辑执行计划分解为子查询（Subquery），并分发到所有分片的本地表。比如，上述查询的子查询可能是：

-- 子查询（每个分片的本地表执行）SELECTCOUNT(*)ASclick_countFROMlocal_user_behaviorWHEREevent_time>='2024-05-01 00:00:00'ANDevent_time<'2024-05-02 00:00:00'ANDprovince='北京'ANDaction='click';

5.4 步骤3：并行执行（子查询→部分结果）

每个分片的本地表会独立执行子查询，并返回部分结果。比如，3节点集群的执行结果可能是：

• node1（分片1）：click_count=1000；
• node2（分片2）：click_count=2000；
• node3（分片3）：click_count=1500。

5.5 步骤4：结果合并（部分结果→最终结果）

分布式表收到所有分片的部分结果后，会合并结果（比如COUNT(*)的合并是求和），并返回最终结果。比如，上述查询的最终结果是：

click_count=1000+2000+1500=4500

5.6 分布式查询的优化技巧

5.6.1 利用分区和索引

MergeTree引擎的分区（Partition）和排序索引（Order By）是查询优化的关键。比如，上述查询中的event_time过滤会用到分区（只扫描20240501分区），province过滤会用到排序索引（快速定位“北京”的记录）。

示例：
如果没有分区，查询会扫描所有分区（比如1年的分区），性能会下降几个数量级；如果没有排序索引，查询会进行全表扫描（遍历所有记录），性能也会很差。

5.6.2 使用prewhere代替where

prewhere是ClickHouse的一个优化指令，它会先过滤小字段（比如province、action），再加载大字段（比如user_id、item_id）。这样可以减少IO次数，提高查询性能。

示例：

-- 优化前（where）SELECTCOUNT(*)FROMdistributed_user_behaviorWHEREevent_time>='2024-05-01'ANDprovince='北京'ANDaction='click';-- 优化后（prewhere）SELECTCOUNT(*)FROMdistributed_user_behavior PREWHERE event_time>='2024-05-01'ANDprovince='北京'ANDaction='click';

5.6.3 避免“全分片扫描”

如果查询没有过滤条件（比如SELECT * FROM distributed_table），ClickHouse会扫描所有分片的所有数据，性能会非常差。因此，必须为查询添加过滤条件，利用分区和索引减少数据扫描量。

5.6.4 使用distributed_group_by_no_merge

当查询需要进行分组聚合（比如GROUP BY user_id）时，ClickHouse会先在每个分片上进行部分聚合，然后将结果合并。如果分组键的分布均匀，可以使用distributed_group_by_no_merge指令，避免合并步骤，提高性能。

示例：

-- 开启distributed_group_by_no_mergeSETdistributed_group_by_no_merge=1;-- 查询每个用户的点击量（部分聚合在分片上执行，不合并）SELECTuser_id,COUNT(*)ASclick_countFROMdistributed_user_behaviorWHEREevent_time>='2024-05-01'GROUPBYuser_id;

六、最佳实践：避免踩坑的关键技巧

6.1 避免数据倾斜

问题：如果分片键的分布不均（比如用gender作为分片键，“男”的用户量是“女”的10倍），会导致某个分片的数据量特别大，查询时该分片会成为瓶颈。

解决方法：

• 选择分布均匀的分片键（比如user_id、order_id）；
• 使用更均匀的哈希函数（比如cityHash64代替md5）；
• 对分片键进行“加盐”处理（比如cityHash64(user_id || salt)，其中salt是随机字符串）。

6.2 合理配置副本数

建议：副本数至少设置为2（replica_count=2），这样当一个节点故障时，副本节点可以接管服务。

注意：

• 副本数越多，写入性能越低（因为需要同步更多节点）；
• 副本数越多，存储成本越高（因为需要存储多份数据）。

6.3 避免分布式表的“隐式转换”

问题：当你向分布式表写入数据时，如果数据类型与本地表不匹配（比如user_id是UInt64，但写入了String类型的数据），ClickHouse会进行隐式转换，导致性能下降或数据错误。

解决方法：

• 严格检查数据类型，确保写入的数据类型与本地表一致；
• 使用INSERT INTO distributed_table FORMAT CSV等格式，明确指定数据类型。

6.4 监控集群状态

建议：使用ClickHouse的系统表（比如system.clusters、system.replicas、system.partitions）监控集群状态，及时发现问题。

示例：

• 查询集群的分片状态：SELECT * FROM system.clusters WHERE cluster = 'clickhouse_cluster';
• 查询副本的同步状态：SELECT * FROM system.replicas WHERE table = 'local_user_behavior';
• 查询分区的合并状态：SELECT * FROM system.partitions WHERE table = 'local_user_behavior';

七、案例研究：电商用户行为数据的分布式设计

7.1 场景背景

某电商公司每天产生10亿条用户行为数据（点击、收藏、购买），需要支持：

• 实时写入（每秒10万条）；
• 复杂查询（比如“过去7天，北京地区女性用户点击Top10的商品”）；
• 长期存储（保留1年数据，总容量约10TB）。

7.2 设计方案

7.2.1 集群配置

• 节点数：10个（node1-node10）；
• 分片数：8个（shard1-shard8）；
• 副本数：2个（每个分片有2个副本）；
• 存储引擎：ReplicatedMergeTree（支持副本）。

7.2.2 表设计

本地表：

CREATETABLElocal_user_behavior(user_id UInt64,item_id UInt64,actionString,event_timeDateTime,province String,gender String)ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{cluster}/{database}/{table}','{replica}')ORDERBY(event_time,user_id)PARTITIONBYtoYYYYMMDD(event_time)TTL event_time+INTERVAL1YEAR;-- 数据保留1年

分布式表：

CREATETABLEdistributed_user_behaviorASlocal_user_behaviorENGINE=Distributed('clickhouse_cluster','db_name','local_user_behavior',cityHash64(user_id)-- 用user_id的哈希值作为分片键);

7.2.3 优化措施

• 分片策略：使用哈希分片（user_id的哈希值），保证数据均匀分布；
• 分区策略：按天分区（toYYYYMMDD(event_time)），支持范围查询优化；
• 索引策略：按event_time和user_id排序（ORDER BY (event_time, user_id)），支持快速范围查询；
• 副本策略：副本数设置为2（replica_count=2），保证高可用；
• 查询优化：使用prewhere过滤小字段（event_time、province、gender），减少IO次数。

7.3 结果与反思

• 写入性能：每秒处理15万条数据（满足需求）；
• 查询性能：“过去7天，北京地区女性用户点击Top10的商品”查询时间从10分钟缩短到10秒；
• 问题与反思：
  • 初始时用gender作为分片键，导致数据倾斜（女性用户量是男性的2倍），后来换成user_id的哈希值，解决了数据倾斜问题；
  • 副本数设置为2，写入性能下降了20%，但保证了高可用，是可接受的 trade-off。

八、结论与展望

8.1 结论

ClickHouse的分布式表是处理海量数据的核心工具，其底层原理可以总结为：

• 逻辑表（分布式表）负责路由和分发；
• 物理表（本地表）负责存储数据；
• 分片策略决定数据的分布；
• 副本机制保证高可用；
• 并行查询提高查询性能。

8.2 展望

ClickHouse的分布式架构仍在不断进化，未来可能的发展方向包括：

• 自动分片：根据数据量自动调整分片数，减少人工维护成本；
• 智能路由：根据查询类型（比如范围查询、聚合查询）自动选择最优的分片；
• 云原生支持：更好地集成云服务（比如AWS S3、阿里云OSS），实现存储与计算分离。

8.3 行动号召

如果你正在使用ClickHouse处理海量数据，不妨尝试以下步骤：

1. 创建一个小型的ClickHouse集群（比如3节点）；
2. 实践哈希分片策略（用user_id作为分片键）；
3. 写入一些测试数据，验证分布式存储和查询流程；
4. 在评论区分享你的经验或问题，我们一起讨论！

九、附加部分

9.1 参考文献

• ClickHouse官方文档：《Distributed Table Engine》；
• ClickHouse技术博客：《ClickHouse Sharding Strategies》；
• 《ClickHouse实战》（作者：王健）。

9.2 致谢

感谢ClickHouse社区的贡献者，他们的努力让ClickHouse成为最优秀的开源列存数据库之一。

9.3 作者简介

我是一名资深大数据工程师，专注于ClickHouse优化和分布式架构设计。拥有5年以上大数据开发经验，曾为多家电商、金融公司提供ClickHouse解决方案。欢迎关注我的博客（www.example.com），一起探讨大数据技术！

留言互动：你在使用ClickHouse分布式表时遇到过什么问题？欢迎在评论区分享，我会一一解答！