ClickHouse索引详解

一、ClickHouse索引原理

ClickHouse在查询时使用了异步、非阻塞的方式，将大部分工作交给了请求数据的客户端。在写入数据时，它将原始数据存储在数据文件中，并在另一个文件中维护索引信息。

ClickHouse的索引数据结构是一个基于B-tree风格的LSM-tree（Log-Structured Merge-Tree）实现，并用于在内存中缓存查询关键字、索引和聚合数据。ClickHouse的存储引擎支持高并发的写入和读取操作，该存储引擎已被证明可以处理与具有PB级存储容量的分布式系统中的海量数据。

该索引结构采用了两种不同类型的B-tree：内存B-tree和磁盘B-tree，用于存储数据和索引。内存B-tree在内存中保存小型索引，在它们达到特定大小或在系统内存分配的剩余下降时会被持久化到磁盘上。

二、ClickHouse索引类型

ClickHouse支持多种索引类型，包括：

普通索引: 通过关键字对记录进行定位，然后返回数据的指针。
唯一索引: 在普通索引的基础上添加数据唯一性限制。
复合索引: 使用多个列作为关键字进行索引，提高查询效率。
全文索引: 用于模糊搜索数据，支持多种匹配模式。
空间索引: 支持地理位置数据查询。

三、ClickHouse多个索引键

ClickHouse支持使用多个列作为关键字创建索引，称为复合索引。使用多个列创建索引可以大大提高查询效率。例如，如果查询需要同时匹配时间戳和计数器值，则可以使用这两个列作为索引键。

以下是创建复合索引的例子：

    CREATE TABLE my_table
    (
        date Date,
        hour UInt8,
        url String,
        user_id UInt32,
        hits UInt32,
    ) ENGINE = MergeTree
    ORDER BY (date, hour, url)

    // 用于指定索引。
    ALTER TABLE my_table ADD INDEX (user_id) TYPE btree();

四、ClickHouse表引擎

ClickHouse支持各种表引擎，包括MergeTree、Distributed、Graphite等。每个表引擎都有特定的功能和优点。

MergeTree表引擎是ClickHouse的默认引擎，并提供高效的数据压缩和查询速度。Distributed表引擎用于在多个节点之间分发数据。

Graphite表引擎兼容Graphite网络协议并提供高度灵活的数据存储格式。它还支持多个度量标准，并且可以将分隔符分开的度量标准合并为单个名称。

五、ClickHouse查询语句

ClickHouse支持多种查询语句类型，包括基本查询、聚合查询、复合查询等。基本查询仅用于检索数据，它们不会修改数据或特别处理数据。

聚合查询用于从数据集中提取信息，例如sum、avg、count和max等函数。复合查询是基础查询和聚合查询的结合体。

以下是一个简单的ClickHouse查询语句：

SELECT
    date,
    COUNT(*) as total_hits
FROM
    my_table
GROUP BY
    date

六、ClickHouse数据库引擎

ClickHouse支持多种数据库引擎，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。每个数据库引擎都有其优点和缺点。

MySQL是一个广泛使用的关系型数据库，提供极高的可靠性、性能和扩展性。它易于使用，拥有广泛的文档和网络社区支持。

PostgreSQL是一个功能强大的关系型数据库，高度可定制，可扩展性好，有许多优点，例如防止数据损坏、支持多进程等。

SQLite是一个轻量级的关系型数据库，采用文件存储结构。它的特点是简单、易用、嵌入式。

七、ClickHouse最新版本

ClickHouse最新版本是21.3.9.88，已于2021年3月9日发布。此版本包含多项性能优化和错误修复。

新版本还包括对表引擎进行优化的新功能，包括指定更新策略、将表存储为CSV文件等。此外，还增加了对多层分组的支持、同时支持多个外部字典等。

八、ClickHouse数据库查询

在使用ClickHouse进行查询时，请考虑以下几个因素：

使用正确的索引：在执行查询之前，确保使用了正确的索引。
使用聚合：如果只需要摘要或计数数据，请使用聚合查询提高查询速度。
使用过滤器：只检索必需的数据。不要检索不需要的列。
使用了正确的数据类型：使用正确的数据类型可以大大提高查询速度。

九、ClickHouse模糊搜索

ClickHouse支持多种模糊搜索和匹配模式，包括LIKE、REGEXP、Match()和Token()等。

例如，以下查询使用LIKE操作符查找包含单词“ClickHouse”的所有记录：

SELECT * FROM my_table WHERE url LIKE '%ClickHouse%';

以下查询使用Match()函数进行全文搜索：

SELECT * FROM my_table WHERE Match(url, 'Click*');

注意：使用模糊搜索会增加查询的复杂度和执行时间。请避免在大型数据集上使用模糊搜索，以获得更好的性能。

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