2021年ClickHouse最王炸功能来袭，性能轻松提升40倍-低调大师

2021年ClickHouse最王炸功能来袭，性能轻松提升40倍

2021-09-23 765

各位，今年 ClickHouse 最王炸的功能来啦，没错，就是期待已久的 Projection (投影) 功能。ClickHouse 现在的功能已经非常丰富强大了，但是社区用现实告诉我们，还可以进一步做的更好：）

不知道你有没有碰到过这些情况:

MergeTree 只支持一种排序规则

建表的时候，Order By 同时决定了主键稀疏索引和数据的排序，假设 :

Order BY A,B,C

那么通常过滤查询 Where A 会很快，但是 Where C 会慢一些。

物化视图不够智能

针对固定的查询主题，我们会基于一张底表构建许多物化视图，以帮助更进一步提升查询性能、提升QPS、降低资源开销。

物化视图虽然效果显著，但是却不够智能。物化视图本质上一张独立的表，通过原表的触发器，实时的向视图表写入数据。

既然物化视图也是独立的表，那么自然就会存在与原表数据一致性的问题。如果物化视图很多，维护起来也是一个问题。

Projection 功能的出现，完美解决了上述的问题。Projection 的概念出自《C-Store: A Column-oriented DBMS》这篇论文，作者是2015年图灵奖获得者、Vertica 之父，Mike Stonebraker。

Projection 意指一组列的组合，可以按照与原表不同的排序存储，并且支持聚合函数的查询。

来自快手的 Amos Bird(郑天祺) 借鉴了这个思想，在 ClickHouse 中实现了 Projection 的功能，并贡献到社区。

ClickHouse Projection 可以看做是一种更加智能的物化视图，它有如下特点:

part-level 存储

相比普通物化视图是一张独立的表，Projection 物化的数据就保存在原表的分区目录中，支持明细数据的普通Projection 和预聚合Projection
无感使用，自动命中

可以对一张 MergeTree 创建多个 Projection ，当执行 Select 语句的时候，能根据查询范围，自动匹配最优的 Projection 提供查询加速。如果没有命中 Projection , 就直接查询底表。
数据同源、同生共死

因为物化的数据保存在原表的分区，所以数据的更新、合并都是同源的，也就不会出现不一致的情况了

这么干讲可能还比较抽象，直接来看用例吧，这里直接使用官方的测试数据集 hits_100m_obfuscated，这张表有 1亿数据:

SELECT count(*)FROM hits_100m_obfuscated
Query id: 813ba930-d299-47d8-9ac3-6d7dbde075b1
┌───count()─┐│ 100000000 │└───────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

Order By 是:

ENGINE = MergeTreePARTITION BY toYYYYMM(EventDate)ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID), EventTime)

在没有 Projection 的时候，查询非主键 WatchID:

SELECT WatchIDFROM hits_100m_obfuscatedWHERE WatchID = 5814563137538961516
Query id: 20110b52-cac0-43b7-baf6-1931b94864a6
┌─────────────WatchID─┐│ 5814563137538961516 │└─────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.262 sec. Processed 100.00 million rows, 800.00 MB (380.95 million rows/s., 3.05 GB/s.)

结果全表扫描了 800MB 共 1亿行数据。

ALTER TABLE hits_100m_obfuscated ADD PROJECTION p1(     SELECT       WatchID,Title    ORDER BY WatchID)

注意，只有在创建 PROJECTION 之后，再被写入的数据，才会自动物化。

对于历史数据，需要手动触发物化，例如现在我们就需要执行：

alter table hits_100m_obfuscated MATERIALIZE PROJECTION p1

MATERIALIZE PROJECTION 是一个异步的 Mutation 操作，可以通过下面的语句查询状态：

SELECT    table,    mutation_id,    command,    is_doneFROM system.mutations AS mWHERE is_done = 0
Query id: 7ddc855a-acb5-4ca9-8c48-ad4f5a7b234e
┌─table────────────────┬─mutation_id─────┬─command───────────────────┬─is_done─┐│ hits_100m_obfuscated │ mutation_99.txt │ MATERIALIZE PROJECTION p1 │       0 │└──────────────────────┴─────────────────┴───────────────────────────┴─────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

这个时候，如果我们去分区目录，你会看到一个 tmp 临时分区，正在物化 PROJECTION 的数据:

等到 p1 PROJECTION 生成好了之后，我们再去看分区目录:

会看到在原有 MergeTree 的分区下，多了一个 p1.proj 的子目录，进入子目录，你会发现和 MergeTree 的存储格式是一样的：

cd /data/default/hits_100m_obfuscated/201307_1_96_4_107/p1.proj[root@ch9 p1.proj]# lltotal 5187772-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse        278 Sep  8 23:43 checksums.txt-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse         69 Sep  8 23:43 columns.txt-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse          9 Sep  8 23:43 count.txt-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse         10 Sep  8 23:43 default_compression_codec.txt-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse      97672 Sep  8 23:43 primary.idx-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse 4508224709 Sep  8 23:43 Title.bin-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse     293016 Sep  8 23:43 Title.mrk2-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse  803340103 Sep  8 23:43 WatchID.bin-rw-r-----. 1 clickhouse clickhouse     293016 Sep  8 23:43 WatchID.mrk2

当查询命中某个 PROJECTION 的时候，就会直接用分区子目录中的数据，来提供查询。

再有了 p1 PROJECTION 之后，再次执行同样的查询，记得首先要设置参数开启这项功能：

SET allow_experimental_projection_optimization = 1;

执行查询:

SELECT WatchIDFROM hits_100m_obfuscatedWHERE WatchID = 5814563137538961516
Query id: 38d2aa48-45da-4487-ab80-1cd02ee08ce2
┌─────────────WatchID─┐│ 5814563137538961516 │└─────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.006 sec. Processed 8.19 thousand rows, 65.54 KB (1.41 million rows/s., 11.27 MB/s.)

效果惊人，从 800MB 的 1亿行全表扫描，缩减到 65KB 的 8k 行扫描，时间也加快了 40 多倍。

除了明细数据的查询，PROJECTION 也支持预聚合，在没有优化的情况下，下面的查询也会全表扫描:

SELECT    UserID,    SearchPhrase,    count()FROM hits_100m_obfuscatedGROUP BY    UserID,    SearchPhraseLIMIT 10
Query id: 42c941e0-c15a-4206-9c1b-7350a5a67984
┌───────────────UserID─┬─SearchPhrase─────────────────────────────────────────────────┬─count()─┐│    64240392369242065 │                                                              │       1 ││  2542641703475366060 │ galaxy s4 activerstovmamasumi x2                             │       3 ││ 14973463213479722228 │                                                              │      17 ││  6604743450870066038 │                                                              │       1 ││   325929602194382277 │ вес гриппи игре aventity of wars 2 в в играть                │       1 ││  5481644077966220011 │ как леченский рецепты как почему конкая лето москва отдых на │       1 ││  5965198553492672379 │                                                              │       1 ││   119657425828985633 │                                                              │       1 ││  8462750442030450647 │ рулонасточный+статив зомбинет магазин на айресу батл         │       1 ││  7510587892824469257 │ sia 265 сезон 6 серии                                        │       1 │└──────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────┘
10 rows in set. Elapsed: 2.190 sec. Processed 100.00 million rows, 2.44 GB (45.66 million rows/s., 1.11 GB/s.)

现在创建另外一个聚合 PROJECTION:

 ALTER TABLE hits_100m_obfuscated ADD PROJECTION agg_p2    (       SELECT          UserID,           SearchPhrase,           count()        GROUP BY UserID, SearchPhrase    )

由于历史数据已经存在，也要手动触发一下物化：

alter table hits_100m_obfuscated MATERIALIZE PROJECTION agg_p2

物化好了之后，再次执行相同的查询:

SELECT    UserID,    SearchPhrase,    count()FROM hits_100m_obfuscatedGROUP BY    UserID,    SearchPhraseLIMIT 10
Query id: 258e556e-ea5b-43f0-980a-997c02abc233
┌───────────────UserID─┬─SearchPhrase─────────────────────────────────────────────────┬─count()─┐│    64240392369242065 │                                                              │       1 ││  2542641703475366060 │ galaxy s4 activerstovmamasumi x2                             │       3 ││ 14973463213479722228 │                                                              │      17 ││  6604743450870066038 │                                                              │       1 ││   325929602194382277 │ вес гриппи игре aventity of wars 2 в в играть                │       1 ││  5481644077966220011 │ как леченский рецепты как почему конкая лето москва отдых на │       1 ││  5965198553492672379 │                                                              │       1 ││   119657425828985633 │                                                              │       1 ││  8462750442030450647 │ рулонасточный+статив зомбинет магазин на айресу батл         │       1 ││  7510587892824469257 │ sia 265 сезон 6 серии                                        │       1 │└──────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────┘
10 rows in set. Elapsed: 1.847 sec. Processed 24.07 million rows, 1.58 GB (13.04 million rows/s., 856.09 MB/s.)

数据扫描范围减少了四分之三。

现在 ClickHouse 也提供了 PROJECTION 的系统表，可以看到相关的存储信息：

SELECT    name,    partition,    formatReadableSize(bytes_on_disk) AS bytes,    formatReadableSize(parent_bytes_on_disk) AS parent_bytes,    parent_rows,    rows / parent_rows AS ratioFROM system.projection_parts
Query id: 2887b0e1-b984-4274-862c-0b59c68693c5
┌─name───┬─partition─┬─bytes──────┬─parent_bytes─┬─parent_rows─┬──────ratio─┐│ agg_p2 │ 201307    │ 490.40 MiB │ 14.06 GiB    │   100000000 │ 0.24070565 ││ p1     │ 201307    │ 4.95 GiB   │ 18.53 GiB    │   100000000 │     1      │└────────┴───────────┴────────────┴──────────────┴─────────────┴────────────┘

PROJECTION 本质也是在用空间换时间，还是还很划算的。

PROJECTION 也支持删除的 DDL:

 ALTER TABLE hits_100m_obfuscated DROP PROJECTION p1 ALTER TABLE hits_100m_obfuscated DROP PROJECTION agg_p2

除了通过 ALTER 创建，也能在 CREATE TABLE 的时候创建，例如：

CREATE TABLE xxx (     `event_key` String,     `user` UInt32,     `dim1` String,     PROJECTION p1     (         SELECT             groupBitmap(user),             count(1)         GROUP BY dim1     ) ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (event_key, user)

通过刚才的例子，你能发现在查询时， PROJECTION 的使用是无感的，ClickHouse 会根据提交的 SQL 语句自动匹配。

那么你肯定会好奇，匹配的规则是什么呢？有这么几条原则：

1. 设置了 SET allow_experimental_projection_optimization = 1

2. 返回的数据行小于基表总数

3. 查询覆盖的分区 part 超过一半

4. Where 必须是 PROJECTION 定义中 GROUP BY 的子集

5. GROUP BY 必须是 PROJECTION 定义中 GROUP BY 的子集

6. SELECT 必须是 PROJECTION 定义中 SELECT 的子集

7. 匹配多个 PROJECTION 的时候，选取读取 part 最少的

如果你不知道查询是否匹配了 PROJECTION ，有两种方式可以校验：

1. 使用 explain ，例如：

EXPLAINSELECT WatchIDFROM hits_100m_obfuscatedWHERE WatchID = 5814563137538961516
Query id: bf008e69-fd68-4928-83f6-a57a2d84e286
┌─explain───────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ Expression ((Projection + Before ORDER BY))                               ││   SettingQuotaAndLimits (Set limits and quota after reading from storage) ││     ReadFromStorage (MergeTree(with 0 projection p1))                     │└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

看到 MergeTree(with 0 projection p1) 就代表这条 SQL 查询会命中 PROJECTION

2. 查看执行日志:

 (SelectExecutor): Choose normal projection p3 (SelectExecutor): projection required columns: dim1, dim3, event_time, dim2, event_key, user (SelectExecutor): Key condition: (column 0 in ['dim12', 'dim12'])

看到 Choose xxx projection 就代表这条 SQL 查询已经命中 PROJECTION

利用 PROJECTION ，我们只需面对一张底表查询就行了，既拥有原来物化视图的性能，又免去了维护成本和数据一致性的问题，简直无敌啊。

好了，今天的分享就到这里，再有了 PROJECTION 之后，可以说 ClickHouse 更加的如虎添翼了。在原有的一些场景下，我们可以告别 ETL和物化视图了。

关于作者：朱凯，ClickHouse贡献者之一，ClickHouse布道者，资深架构师，腾讯云最具价值专家TVP，开源爱好者，Apache DolphinScheduler Committer，《ClickHouse原理解析与应用实战》作者。

这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并进行实践开发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse最核心的部分——MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧进行了详细解读。

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/4497340/blog/5268010

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

你会升级Windows 11吗?微软已启动前期推广工作

Windows 11 首个公开版本已经敲定于 10 月 5 日正式发布，现在微软已经启动了相关的推广工作。在放出 Windows 11 Build 22000.194 预览版镜像之外，今天微软还邀请 Release Preview 频道的 Windows Insider 项目成员测试和下载更新。值得注意的是，Windows 11 目前正通过微软的寻求者计划(seeker scheme)提供给 Release Preview 频道测试者。正如你在上面的截图中看到的，你需要访问"设置">"更新和安全">"Windows Update"，检查更新，并在注册 Release Preview 频道后，手动选择 Windows 11 的"下载和安装"选项。如果你选择“暂时停留在Windows 10”，你将得到 Windows 10 21H2 版本(2021年10月更新)。那些拥有兼容硬件的人将能够获得Windows 11的升级，作为一个简单的Windows更新，所以这个过程将是直接的。Windows 11的大小可能在3GB左右，因为它比过去几年发布的Windows 10功能更新提供...

2021-09-24

470

BS Redis Desktop Client v1.0.4 已经发布，Redis 桌面客户端。此版本更新内容包括：把keys * 替换使用scan, hash使用hscan, 新增zset数据支持，使用zscan，新增按钮添加zset数据类型 list类型使用异步， set类型使用异步和sscan 软件下载地址详情查看：https://gitee.com/fuyoo/bs/releases/v1.0.4

2021-09-24

765

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。