ClickHouse索引詳解

一、ClickHouse索引原理

ClickHouse在查詢時使用了非同步、非阻塞的方式，將大部分工作交給了請求數據的客戶端。在寫入數據時，它將原始數據存儲在數據文件中，並在另一個文件中維護索引信息。

ClickHouse的索引數據結構是一個基於B-tree風格的LSM-tree（Log-Structured Merge-Tree）實現，並用於在內存中緩存查詢關鍵字、索引和聚合數據。ClickHouse的存儲引擎支持高並發的寫入和讀取操作，該存儲引擎已被證明可以處理與具有PB級存儲容量的分散式系統中的海量數據。

該索引結構採用了兩種不同類型的B-tree：內存B-tree和磁碟B-tree，用於存儲數據和索引。內存B-tree在內存中保存小型索引，在它們達到特定大小或在系統內存分配的剩餘下降時會被持久化到磁碟上。

二、ClickHouse索引類型

ClickHouse支持多種索引類型，包括：

• 普通索引: 通過關鍵字對記錄進行定位，然後返回數據的指針。
• 唯一索引: 在普通索引的基礎上添加數據唯一性限制。
• 複合索引: 使用多個列作為關鍵字進行索引，提高查詢效率。
• 全文索引: 用於模糊搜索數據，支持多種匹配模式。
• 空間索引: 支持地理位置數據查詢。

三、ClickHouse多個索引鍵

ClickHouse支持使用多個列作為關鍵字創建索引，稱為複合索引。使用多個列創建索引可以大大提高查詢效率。例如，如果查詢需要同時匹配時間戳和計數器值，則可以使用這兩個列作為索引鍵。

以下是創建複合索引的例子：

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

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

四、ClickHouse表引擎

ClickHouse支持各種表引擎，包括MergeTree、Distributed、Graphite等。每個表引擎都有特定的功能和優點。

MergeTree表引擎是ClickHouse的默認引擎，並提供高效的數據壓縮和查詢速度。Distributed表引擎用於在多個節點之間分發數據。

Graphite表引擎兼容Graphite網路協議並提供高度靈活的數據存儲格式。它還支持多個度量標準，並且可以將分隔符分開的度量標準合併為單個名稱。

五、ClickHouse查詢語句

ClickHouse支持多種查詢語句類型，包括基本查詢、聚合查詢、複合查詢等。基本查詢僅用於檢索數據，它們不會修改數據或特別處理數據。

聚合查詢用於從數據集中提取信息，例如sum、avg、count和max等函數。複合查詢是基礎查詢和聚合查詢的結合體。

以下是一個簡單的ClickHouse查詢語句：

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

六、ClickHouse資料庫引擎

ClickHouse支持多種資料庫引擎，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。每個資料庫引擎都有其優點和缺點。

MySQL是一個廣泛使用的關係型資料庫，提供極高的可靠性、性能和擴展性。它易於使用，擁有廣泛的文檔和網路社區支持。

PostgreSQL是一個功能強大的關係型資料庫，高度可定製，可擴展性好，有許多優點，例如防止數據損壞、支持多進程等。

SQLite是一個輕量級的關係型資料庫，採用文件存儲結構。它的特點是簡單、易用、嵌入式。

七、ClickHouse最新版本

ClickHouse最新版本是21.3.9.88，已於2021年3月9日發布。此版本包含多項性能優化和錯誤修復。

新版本還包括對錶引擎進行優化的新功能，包括指定更新策略、將表存儲為CSV文件等。此外，還增加了對多層分組的支持、同時支持多個外部字典等。

八、ClickHouse資料庫查詢

在使用ClickHouse進行查詢時，請考慮以下幾個因素：

• 使用正確的索引：在執行查詢之前，確保使用了正確的索引。
• 使用聚合：如果只需要摘要或計數數據，請使用聚合查詢提高查詢速度。
• 使用過濾器：只檢索必需的數據。不要檢索不需要的列。
• 使用了正確的數據類型：使用正確的數據類型可以大大提高查詢速度。

九、ClickHouse模糊搜索

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

例如，以下查詢使用LIKE操作符查找包含單詞「ClickHouse」的所有記錄：

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

以下查詢使用Match()函數進行全文搜索：

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

注意：使用模糊搜索會增加查詢的複雜度和執行時間。請避免在大型數據集上使用模糊搜索，以獲得更好的性能。