【Clickhouse 探秘】Clickhouse 投影技术到底能做什么?怎么实现的?

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
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RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: ClickHouse 投影是一种数据结构,用于提高特定查询模式下的性能。通过预处理数据,投影可以显著减少查询的执行时间,特别是在复杂的聚合和排序查询中。投影自动与基础表数据保持同步,支持多投影,适用于实时分析、用户行为分析、日志分析等场景。虽然投影能显著提升查询性能,但也会增加存储开销和写入性能的影响。

1. 什么是投影?

ClickHouse 投影(Projections)是一种数据结构,用于提高特定查询模式下的性能。投影可以被视为对表中数据的一种预处理形式,允许用户指定如何对数据进行排序、过滤、聚合等操作。通过创建投影,ClickHouse 可以更快地响应某些类型的查询,因为它不必每次都从原始数据中计算结果。

1.投影的基本概念

  1. 预计算视图:投影本质上是对原始数据的预处理,可以在创建时指定如何对数据进行排序、过滤或聚合。这使得在执行查询时可以直接使用这些预处理的数据,从而加快查询速度。

  2. 自动维护:投影是与基础表数据保持同步的。每当对基础表进行插入、更新或删除操作时,ClickHouse 会自动更新相关的投影,确保它们始终是最新的。

  3. 多投影支持:可以为同一个表创建多个不同的投影,以适应不同的查询需求。每个投影可以有不同的排序、过滤和聚合规则。

2.投影的优势

  1. 提高查询性能:通过预处理数据,可以显著减少查询的执行时间,特别是对于复杂的聚合和排序查询。

  2. 自动维护:用户不需要手动管理投影的数据一致性,ClickHouse 会自动处理这些操作。

  3. 灵活性:可以根据不同的查询需求创建多个投影,每个投影可以优化特定的查询模式。

2. 投影的优缺点

ClickHouse 投影(Projections)作为一种性能优化技术,具有显著的优点,但也存在一些潜在的缺点。下面详细列出投影的优缺点:

1.优点

  1. 提高查询性能

    • 预处理数据:通过预排序、预过滤和预聚合数据,可以显著减少查询时的计算量,从而加快查询速度。
    • 减少扫描范围:投影可以减少需要扫描的数据量,特别是在处理大规模数据集时效果尤为明显。
  2. 自动维护

    • 数据一致性:投影会自动与基础表的数据保持同步,无需手动管理数据的一致性。
    • 简化管理:用户不需要担心投影的更新和维护,ClickHouse 会自动处理这些操作。
  3. 灵活性

    • 多投影支持:可以为同一个表创建多个不同的投影,每个投影可以针对不同的查询模式进行优化。
    • 适应不同需求:可以根据具体的查询需求设计不同的投影,从而实现更细粒度的性能优化。
  4. 资源利用

    • 减少 CPU 和 I/O 负载:通过预处理数据,可以减少查询时的 CPU 和 I/O 负载,提高系统的整体性能。

2.缺点

  1. 存储开销

    • 额外存储空间:每个投影都是数据的额外副本,会增加存储空间的需求。对于大规模数据集,这可能是一个显著的问题。
    • 存储管理:需要更多的存储管理和监控,以确保存储资源的高效利用。
  2. 写入性能

    • 写放大:每次对基础表进行插入、更新或删除操作时,都需要更新所有相关的投影,这会增加写入操作的复杂性和时间。
    • 性能影响:写入性能可能会受到影响,特别是在高并发写入场景下,投影的维护可能会成为瓶颈。
  3. 设计复杂性

    • 需要深入了解查询模式:为了设计有效的投影,需要对业务场景和查询模式有深入的理解,这增加了设计的复杂性。
    • 维护成本:随着业务的发展和查询模式的变化,可能需要不断调整和优化投影,这会增加维护成本。
  4. 资源消耗

    • 内存和 CPU 消耗:创建和维护投影需要额外的内存和 CPU 资源,特别是在大数据量和高并发场景下。
    • 系统负载:投影的维护会增加系统的整体负载,可能会影响其他操作的性能。

3. 的应用场景

ClickHouse 投影(Projections)是一种强大的性能优化技术,适用于多种特定的查询场景。以下是一些典型的应用场景,这些场景中使用投影可以显著提高查询性能和系统效率:

1. 实时分析

  • 场景描述:需要对实时数据进行快速分析,如实时监控、实时报表等。
  • 投影应用:通过创建基于时间戳或其他关键字段的投影,可以快速响应实时查询,减少延迟。
  • 示例

    CREATE TABLE events (
        event_id Int64,
        timestamp DateTime,
        user_id Int64,
        event_type String
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (timestamp);
    
    ALTER TABLE events ADD PROJECTION time_user_proj (
        SELECT timestamp, user_id, count(*)
        ORDER BY (timestamp, user_id)
    );
    

    2. 用户行为分析

  • 场景描述:分析用户的点击流数据、购买行为、浏览历史等。

  • 投影应用:创建基于用户ID和时间戳的投影,可以快速聚合用户的行为数据。
  • 示例

    CREATE TABLE user_behavior (
        user_id Int64,
        event_time DateTime,
        action String,
        page_url String
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (user_id, event_time);
    
    ALTER TABLE user_behavior ADD PROJECTION user_action_proj (
        SELECT user_id, action, count(*)
        ORDER BY (user_id, action)
    );
    

3. 日志分析

  • 场景描述:分析服务器日志、应用日志等,识别潜在问题和优化系统性能。
  • 投影应用:创建基于日志类型和时间戳的投影,可以快速筛选和聚合日志数据。
  • 示例

    CREATE TABLE logs (
        log_id Int64,
        log_time DateTime,
        log_level String,
        message String
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (log_time);
    
    ALTER TABLE logs ADD PROJECTION level_time_proj (
        SELECT log_level, log_time, count(*)
        ORDER BY (log_level, log_time)
    );
    

4. 电商数据分析

  • 场景描述:分析电商平台的销售数据、用户行为等,以优化营销策略和用户体验。
  • 投影应用:创建基于产品类别、销售时间和用户ID的投影,可以快速生成销售报告和用户行为分析。
  • 示例

    CREATE TABLE sales (
        sale_id Int64,
        product_id Int64,
        category String,
        sale_time DateTime,
        user_id Int64,
        amount Float64
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (category, sale_time);
    
    ALTER TABLE sales ADD PROJECTION category_sales_proj (
        SELECT category, sale_time, sum(amount)
        ORDER BY (category, sale_time)
    );
    

5. 金融数据分析

  • 场景描述:分析金融交易数据,识别市场趋势和风险管理。
  • 投影应用:创建基于交易时间、交易类型和金额的投影,可以快速生成金融报告和风险评估。
  • 示例

    CREATE TABLE transactions (
        transaction_id Int64,
        transaction_time DateTime,
        transaction_type String,
        amount Float64
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (transaction_time);
    
    ALTER TABLE transactions ADD PROJECTION type_time_proj (
        SELECT transaction_type, transaction_time, sum(amount)
        ORDER BY (transaction_type, transaction_time)
    );
    

6. 物联网(IoT)数据分析

  • 场景描述:分析物联网设备生成的数据,用于监测、预测和优化系统。
  • 投影应用:创建基于设备ID和时间戳的投影,可以快速处理和分析大量的传感器数据。
  • 示例

    CREATE TABLE iot_data (
        device_id Int64,
        timestamp DateTime,
        sensor_value Float64
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (device_id, timestamp);
    
    ALTER TABLE iot_data ADD PROJECTION device_time_proj (
        SELECT device_id, timestamp, avg(sensor_value)
        ORDER BY (device_id, timestamp)
    );
    

7. 数据仓库

  • 场景描述:作为数据仓库的存储和分析层,处理大规模的数据集。
  • 投影应用:创建基于关键业务字段的投影,可以优化数据仓库中的复杂查询。
  • 示例

    CREATE TABLE data_warehouse (
        record_id Int64,
        customer_id Int64,
        order_date DateTime,
        product_id Int64,
        quantity Int64,
        price Float64
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (customer_id, order_date);
    
    ALTER TABLE data_warehouse ADD PROJECTION customer_order_proj (
        SELECT customer_id, order_date, sum(quantity * price)
        ORDER BY (customer_id, order_date)
    );
    

4. 投影的原理

ClickHouse 投影(Projections)的原理在于通过对数据进行预处理,创建一种物理数据结构,以便在执行查询时能够更快速地访问和处理数据。以下是投影的详细原理:

1. 预处理数据

投影的核心思想是在数据写入时进行预处理,将数据按照特定的顺序、过滤条件或聚合方式存储。这样,在执行查询时,可以直接使用这些预处理的数据,而不需要从原始数据中重新计算。

2. 物理数据结构

投影实际上是一个物理数据结构,它包含了一部分或全部基础表的数据。每个投影都是独立的,可以有自己的索引、排序和聚合规则。这些物理数据结构在磁盘上以特定的格式存储,以便于快速访问。

3. 自动维护

当对基础表进行插入、更新或删除操作时,ClickHouse 会自动维护相关的投影,确保投影数据与基础表数据保持一致。这意味着用户不需要手动管理投影的数据一致性,ClickHouse 会在后台自动处理这些操作。

4. 查询优化

在执行查询时,ClickHouse 会自动选择最合适的投影来执行查询。如果用户指定了特定的投影,ClickHouse 也会优先使用该投影。通过使用投影,可以显著减少查询的执行时间,特别是对于复杂的聚合和排序查询。

具体步骤

  1. 定义投影

    • 在创建表时或之后,可以通过 ALTER TABLE 语句定义投影。
    • 投影定义包括选择哪些字段、如何排序、如何过滤和如何聚合。
    CREATE TABLE sales (
        id Int64,
        region String,
        date Date,
        amount Float64
    ) ENGINE = MergeTree()
    ORDER BY (region, date);
    
    -- 创建投影
    ALTER TABLE sales ADD PROJECTION region_date_proj (
        SELECT region, date, sum(amount)
        ORDER BY (region, date)
    );
    
  2. 数据写入

    • 当数据插入到基础表时,ClickHouse 会自动将数据写入到所有相关的投影中。
    • 投影中的数据会根据定义的规则进行排序、过滤和聚合。
  3. 数据维护

    • 对基础表的任何修改(如更新、删除)都会自动反映到相关的投影中。
    • ClickHouse 会确保投影数据与基础表数据的一致性。
  4. 查询执行

    • 在执行查询时,ClickHouse 会自动选择最合适的投影来执行查询。
    • 如果用户指定了特定的投影,ClickHouse 会优先使用该投影。
    SELECT * FROM sales WHERE region = 'North' AND date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
    SETTINGS use_projection='region_date_proj';
    

投影的内部机制

  1. 索引和排序

    • 投影可以包含索引,以便快速查找数据。
    • 投影中的数据可以按照特定的顺序存储,以优化排序查询。
  2. 过滤和聚合

    • 投影可以包含过滤条件,只存储满足特定条件的数据。
    • 投影可以包含聚合函数,预计算常见的聚合结果,如 sumcount 等。
  3. 存储管理

    • 投影数据存储在磁盘上的特定位置,通常与基础表数据分开存储。
    • ClickHouse 会管理投影的存储空间,确保高效利用存储资源。

ClickHouse 投影通过预处理数据、创建物理数据结构、自动维护和查询优化,显著提高了特定查询模式下的性能。合理设计和使用投影,可以在保证查询速度的同时,有效管理存储和维护成本。投影特别适用于需要频繁执行复杂查询的场景,如实时分析、用户行为分析、日志分析等。

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