前文如下：
11.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-概述
12.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-环境搭建
13.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-引擎
14.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-实战
55.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-概念场景
文档参考：《ClickHouse原理解析与应用实践(数据库技术丛书)(朱凯)》
1.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？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。
1.1 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。
1.2 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SQL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。
真实的压缩算法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，表引擎会在详细介绍）。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。
1.3 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、最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2-1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2-1 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。
1.4 关系模型与SQL查询
相比HBase和Redis这类NoSQL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最为广泛的技术之一，拥有极高的“群众基础”。也正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）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。
1.5 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。
1.6 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。
1.7 多主架构
HDFS、Spark、HBase和Elasticsearch这类分布式系统，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。
1.8 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。
1.9 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。（有点像citus）
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。
2 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。
2.1 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。
2.2 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。
2.3 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。
2.4 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。
2.5 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。
2.6 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。
2.7 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。
（1）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。
（2）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2-1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。
3 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？
3.1 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，基于将硬件功效最大化的目的，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。
3.2 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最大化呢？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。
3.3 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。
3.4 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，尽可能将性能最大化。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。
3.5 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。
