ClickHouse投影特性深度解析

"4-6+Projection：ClickHouse+最新特性原理解析.pdf" 这篇文档主要解析了ClickHouse的最新特性——Projection，由数据架构研发工程师郑天祺进行讲解。郑天祺是快手科技数据平台的研发工程师，具有丰富的ClickHouse研发经验，并且是ClickHouse社区成员。 ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统（DBMS），最初由Yandex.Metrica团队开发，目的是为了提升大规模网页点击日志分析的性能，以替代原有的MySQL MyISAM引擎。自2016年开源以来，ClickHouse因其出色的读写性能、处理性能和分布式扩展能力，在国内外互联网企业中广泛用作在线分析处理（OLAP）引擎。 ClickHouse的主要特性包括： 1. 高效的数据读写：采用类LSM树的数据结构，配合列式存储和数据压缩，实现了快速的数据插入和查询。 2. 高效的数据处理：通过向量化计算和列式组织，以及指令优化，极大地提高了数据处理效率。 3. 弹性的分布式架构：支持对等（P2P）分布式部署，易于扩展计算和存储能力。 在快手的OLAP场景中，ClickHouse构建了多集群架构，提供了统一的查询入口和数据接入，并建立了全面的监控服务。它服务于多种业务，如留存计算、AB测试、音视频分析和风控预警，处理着每天百万级别的查询，运行在上千台机器上，存储容量达近百PB。 Projection是ClickHouse的一个重要新特性，它旨在优化查询性能。Projection允许预计算并存储特定查询模式的中间结果，从而在后续的相似查询中可以直接使用，减少了不必要的计算步骤。这一特性对于提高复杂查询效率，尤其是对于那些需要频繁执行的特定查询模式，有显著的加速作用。 相比于其他开源OLAP解决方案，如Druid、Kylin、Doris和Greenplum，ClickHouse在明细查询和实时写入方面表现出色，但在物化视图（或称物化存储）方面相对较弱。Druid在物化存储上表现突出，而Kylin和Greenplum则在分析功能上有一定优势。 Projection特性进一步提升了ClickHouse在交互式查询和实时分析上的性能，使其在大数据分析领域更具竞争力。了解并掌握这一特性，对于优化ClickHouse在生产环境中的使用至关重要。