ClickHouse 23.8 (LTS) 版本发布说明-阿里云开发者社区

发布概要

新增29个新功能

实现了19项性能优化

修复了63处bug

以下是一些亮点功能...这次发布涵盖了向量的算术运算、tuple的连接、cluster/clusterAllReplicas的默认参数、从元数据中计数（对于Parquet来说速度提高了5倍）、文件内跳数（对Parquet有巨大提升）、从对象存储中流式消费数据，等等...

新贡献者

对于23.6版本的所有新贡献者，我们表示特别的欢迎！ClickHouse的受欢迎程度在很大程度上归功于贡献的社区。看到这个社区的增长总是令人感到振奋。

如果你在这里看到你的名字，请与我们联系。

AlKorgun,Zamazan4ik(AlexanderZaitsev),AndyFiddaman,ArturMalchanau,AshVardanian,AustinKothig,BhavnaJindal,BinXie,DaniPozo,DanielPozoEscalona,DaniëlvanEeden,DavitVardanyan,FilippOzinov,HendrikM,JaiJhala,JianfeiHu,JiangYuqing,JiyoungYoo,JoeLynch,KenjiNoguchi,KrisztiánSzűcs,LucasFernandoCardosoNunes,MaximilianRoos,NikitaKeba,PengyuanBian,RuslanMardugalliamov,Selfuppen,SergeKlochkov,SergeyKatkovskiy,TanayTummalapalli,VanDarkholme7,YuryBogomolov,cfanbo,copperybean,daviddhc20120601,ekrasikov,gyfis,hendrik-m,irenjj,jiyoungyoooo,jsc0218,justindeguzman,kothiga,nikitakeba,selfuppen,xbthink,xiebin,ИльяКоргун,王智博

源源不断的文件

更快的文件读取（MichaelKolupaev/PavelKruglov）

在近期的几次发布中，我们强调了为提高Parquet性能所做的努力[1][2]。虽然提高性能是一个永无止境的旅程，但23.8中的变化很重要，因为它们使我们对当前的Parquet文件读取性能更为满意。此外，这些提升中也适用于其他文件类型，如JSON和CSV。

总的来说，ClickHouse现在可以：

利用Parquet文件中的元数据跳过读取行组，该元数据存储了列值的范围。该特性提供了显著的速度提升，我们会在后面您展示。
利用元数据为大多数文件格式提供快速计数，包括Parquet，从而避免不必要的读取。
允许在过滤子句中使用文件名元数据来避免读取文件。当应用于对象存储上的大文件列表时，这可以避免大量的I/O，将查询从秒减少到毫秒。这项改进适用于所有文件类型。

为了说明这些增加功能可以带来的好处，我们将使用一个PyPI的数据集：Python包索引。这个数据集中的每一行代表使用如pip这样的工具下载一个Python包。我们提供了一个Parquet文件，其中包含了一天内所有包的下载数据。包括大约125.69GiB的Parquet数据，分布在1657个文件中，共有9亿行。

所有以下的测试都是在一个16核64G内存的实例上进行。

在23.8之前，在这些文件上进行计数操作很昂贵。从每个文件中下载无论多少列，都需要完整地读取，然后计算总数。在本地Macbook上运行时：

--23.7SELECTcount()FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/*.parquet)┌───count()─┐│ 900786589 │└───────────┘1 row in set. Elapsed: 26.488 sec. Processed 900.79 million rows, 134.94 GB (34.01 million rows/s., 5.09 GB/s.)--23.8SELECT count()FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/*.parquet')1 row in set. Elapsed: 11.431 sec. Processed 900.79 million rows, 56.22 KB (78.80 million rows/s., 4.92 KB/s.)Peak memory usage: 44.43 MiB.

很好，性能提升了一倍以上！这种优化也适用于其他文件类型，因此它的好处应该超出Parquet文件范围。

这些相同的文件有一个表示下载发生时间的时间戳列。使用ParquetMetadata格式，我们可以看到有一列描述了最小值和最大值的元数据。

SELECT tupleElement(row_groups[1],'columns')[1]AStimestampFROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/000000000000.parquet', ParquetMetadata)FORMAT PrettyJSONEachRow

{"timestamp":{"name":"timestamp","path":"timestamp","total_compressed_size":"681","total_uncompressed_size":"681","have_statistics":1,"statistics":{"num_values":"406198","null_count":"0","distinct_count":null,"min":"1690761600000000","max":"1690761650000000"}}}

从23.8版本开始，我们可以在查询时利用这些元数据来加速查询。假设我们希望确定某天中30分钟内的下载次数。

--23.7SELECT  project,count()AS c
FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/*.parquet')WHERE(timestamp>='2023-07-31 15:30:00')AND(timestamp<='2023-08-31 16:00:00')GROUPBY project
ORDERBY c DESCLIMIT5┌─project────────────┬───────c─┐
│ boto3            │ 9378319 │
│ urllib3          │ 5343716 │
│ requests         │ 4749436 │
│ botocore         │ 4618614 │
│ setuptools       │ 4128870 │
└────────────────────┴─────────┘
5 rows inset. Elapsed:83.644 sec. Processed 900.79 million rows,134.94 GB (10.77 million rows/s.,1.61 GB/s.)--23.8SELECT  project,count()AS c
FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/*.parquet')WHERE(timestamp>='2023-07-31 15:30:00')AND(timestamp<='2023-08-31 16:00:00')GROUPBY project
ORDERBY c DESCLIMIT55 rows inset. Elapsed:34.993 sec. Processed 338.86 million rows,51.17 GB (9.68 million rows/s.,1.46 GB/s.)Peak memory usage:95.61 MiB.

又是一倍的性能提升！

这一特定的改进也立即影响了我们的ClickBench的结果，如下所示：

最后，Clickhouse长时间以来一直支持文件路径中的通配符模式。虽然这非常适合针对文件的子集，但它限制了用户使用通配符的表达能力。因此，ClickHouse暴露了一个_file虚拟列。这个隐藏列包含了一个行的来源文件名，并向用户显示。这可以在SQL查询的任何地方使用，例如用来计算唯一文件名的数量或限制读取的文件子集。但是，在23.7及更早版本中，如果在SELECT中使用了这一列，则需要读取整个文件。如果用户仅试图确定一个子集，这可能意味着需要读取所有文件。

这里的性能提升潜力可能非常大，并将取决于子集相对于文件总数的大小。考虑以下例子，我们计算一个10%样本的唯一文件数量。

--23.7SELECT uniq(_file)FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/*.parquet')WHERE(toUInt32(splitByChar('.', _file)[1])%10)=0┌─uniq(_file)─┐
│       166 │
└─────────────┘
1 row inset. Elapsed:4.572 sec. Processed 89.46 million rows,13.41 GB (19.57 million rows/s.,2.93 GB/s.)--23.8SELECT uniq(_file)FROM s3('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023-07-31/*.parquet')WHERE(toUInt32(splitByChar('.', _file)[1])%10)=0┌─uniq(_file)─┐
│       166 │
└─────────────┘
1 row inset. Elapsed:0.632 sec. Processed 89.46 million rows,0.00 B (141.65 million rows/s.,0.00 B/s.)Peak memory usage:1.71 MiB.

性能提高了7倍！请记住，这种特定的优化适用于所有文件类型，不仅仅是Parquet。

如果需要完整的路径，ClickHouse还提供了一个_path虚拟列。

从S3流式消费数据（SergeiKatkovskiy，KseniiaSumarokova）

从S3读取数据的能力是ClickHouse的一个关键功能，用于执行即席数据分析，可能也是把数据迁移到MergeTree表中最受欢迎的方法。虽然可以使用INSERTINTOSELECT和s3表函数来执行初始数据写入，但随后的增量数据通常需要用户额外的工作。可能是使用像Kafka之类的数据管道，或者更简单地，使用cronjob来调度一个INSERTSELECT。后者出奇地常见，并且很难保证稳定性。

在23.8版本中，我们开始使用S3Queue表引擎简化从S3的增量写入。这个新的表引擎允许从S3流式消费数据。当文件添加到一个bucket中时，ClickHouse将自动处理这些文件并将它们插入到指定的表中。有了这个功能，用户可以不需要额外的代码就可以设置简单的增量流水线。

考虑以下简单的例子。我们有一个bucket，其中包含PyPI数据集的Parquet文件，每个文件代表一个小时的数据。

CREATETABLE pypi_queue
ENGINE = S3Queue('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/pypi/file_downloads/2023/*.parquet')SETTINGS mode ='unordered'CREATETABLE pypi
ENGINE = MergeTree
ORDERBY(project,timestamp)SETTINGS allow_nullable_key =1 EMPTY ASSELECT*FROM pypi_queue
CREATE MATERIALIZED VIEW pypi_mv TO pypi ASSELECT*FROM pypi_queue
SELECTcount()FROM pypi
┌──count()─┐
│ 39082124 │
└──────────┘
1 row inset. Elapsed:0.003 sec.

熟悉Kafka表引擎的用户将会认出下面提到的结构。在这里，我们使用了一个物化视图来订阅S3Queue，并将转换后的结果插入到目标pypi表中。

如果我们向bucket中添加一个新文件，表格将会更新：

上述的S3Queue引擎通过定期轮询bucket并跟踪现有的文件来工作，同时在ClickHouseKeeper节点中存储状态。默认情况下，每次轮询时检索到的文件列表会与存储的列表进行对比，以识别新文件。下面的图示展示了如何处理一个新文件（并添加到Keeper）并插入到队列表中。虽然这并不存储数据本身，但物化视图可以订阅，并在行插入到表前和实现数据处理。

这代表了默认unordered的简化行为，用户可以进行调整。例如，用户可以配置引擎在导入文件后删除S3文件。这有助于从ClickHouseKeeper中移除状态，确保跟踪的状态不会无限制地增长。为了防止状态的无限制存储，引擎默认只跟踪有限数量的文件，并同时设置TTL。在文件的TTL到期或文件数量超过当前限制后，文件将被重新导入。用户可以调整这些限制，但我们建议使用删除功能或使用S3特性手动在bucket中过期文件。

另外，引擎可以配置为使用文件名称排序，在ordered模式下工作。在此模式下，Keeper只存储成功消费的文件中最大的名称。在每次轮询时，只有名称更高的文件会被导入。这需要在您的文件名中强加一个顺序，但可以避免上述的许多复杂性。

我们期待在接下来的几个月内改进这个功能，并希望我们已经稍微简化了您的架构。

直接从归档中导入(NikitaKeba,AntonioAndelic,PavelKruglov)

作为我们最后的功能亮点，并且仍然围绕文件主题，我们很高兴地宣布现在支持归档文件。ClickHouse已经支持如zstd、lz4、snappy、gz、xz和bz2等格式的压缩文件。在23.8版本之前，这些压缩文件只能包含一个文件。在23.8版本中，我们增加了对zip、tar和7zip的支持，这些格式都可能包含多个文件。

例如，我们提供了一个1.5GB的zip存档，其中包含24个CSV文件（未压缩下45GB），代表了一天的PyPI数据，共有9亿行。每一个文件都包含了以下列的PyPI数据集：project、version和timestamp，并表示了一个小时的数据。下面的查询使用虚拟列_file统计zip中每个文件的行数。注意我们如何使用::*语法查询存档中的所有文件。

目前只支持通过file表函数使用归档文件。因此，下面的操作是使用clickhouse-local执行的。要获得支持如S3的函数的支持，请继续关注！

SELECTcount(), _file
FROM file('2023-08-01.zip :: *.csv')GROUPBY _file
┌──count()─┬─_file────────────────┐
│ 47251829 │ file_download_15.csv │
│ 43946206 │ file_download_17.csv │
│ 39082124 │ file_download_0.csv  │
│ 38928391 │ file_download_21.csv │
│ 34467371 │ file_download_1.csv  │
│ 44163805 │ file_download_12.csv │
│ 43229010 │ file_download_18.csv │
│ 41974421 │ file_download_10.csv │
│ 33003822 │ file_download_4.csv  │
│ 33331289 │ file_download_23.csv │
│ 34430684 │ file_download_5.csv  │
│ 40843622 │ file_download_11.csv │
│ 41122874 │ file_download_19.csv │
│ 37279028 │ file_download_6.csv  │
│ 36118825 │ file_download_22.csv │
│ 40800076 │ file_download_7.csv  │
│ 31962590 │ file_download_2.csv  │
│ 42055283 │ file_download_20.csv │
│ 30887864 │ file_download_3.csv  │
│ 45910953 │ file_download_13.csv │
│ 43467095 │ file_download_9.csv  │
│ 46705311 │ file_download_16.csv │
│ 42704388 │ file_download_8.csv  │
│ 48248862 │ file_download_14.csv │
└──────────┴──────────────────────┘
24 rows inset. Elapsed:97.703 sec. Processed 961.10 million rows,48.57 GB (9.84 million rows/s.,497.11 MB/s.)Peak memory usage:4.04 MiB.

我们可以使用相同的::符号来定位特定的文件。

SELECT toStartOfMinute(timestamp)AS minute,count()AS c
FROM file('2023-08-01.zip :: file_download_9.csv')WHERE project ='requests'GROUPBY project, minute
ORDERBY minute ASC┌──────────────minute─┬─────c─┐
│ 2023-08-0109:00:00 │ 10944 │
│ 2023-08-0109:01:00 │ 11076 │
│ 2023-08-0109:02:00 │ 13705 │
│ 2023-08-0109:03:00 │ 12460 │
│ 2023-08-0109:04:00 │ 11379 │
│ 2023-08-0109:05:00 │ 13363 │
│ 2023-08-0109:06:00 │ 11438 │
…
│ 2023-08-0109:54:00 │  7972 │
│ 2023-08-0109:55:00 │  8641 │
│ 2023-08-0109:56:00 │  9696 │
│ 2023-08-0109:57:00 │  8710 │
│ 2023-08-0109:58:00 │  7495 │
│ 2023-08-0109:59:00 │  7692 │
└─────────────────────┴───────┘
60 rows inset. Elapsed:7.374 sec. Processed 42.97 million rows,2.20 GB (5.83 million rows/s.,298.59 MB/s.)Peak memory usage:66.99 MiB.

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