【Clickhouse 探秘】Clickhouse 投影技术到底能做什么？怎么实现的？-阿里云开发者社区

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

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。
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。
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

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。
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。
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

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。
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。
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。
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

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。
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。
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。
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

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)
);

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。
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。
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

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。
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 sum、count 等。
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。

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