clickhouse 五（分布式表原理解析）

在clickhouse分布式集群中，我们通常需要先创建本地表再创建分布式表。因为本地表储存数据，而分布式表只是作为一个查询引擎本身不存储任何数据，查询时将sql发送到所有集群分片，然后进行进行处理和聚合后将结果返回给客户端。

clickhouse中的表可以分为分布式表和本地表

分布式表

逻辑存在的表,自身不存储数据，可以理解为数据库中的视图, 一般建议使用分布式表做查询操作，分布式表引擎会将我们的查询请求路由本地表进行查询, 然后进行汇总最终返回给用户

本地表:

真正存储数据的表

1.分布式（Distributed）表引擎介绍

原理解析：
分布式（Distributed）表引擎是分布式表的代名词，它⾃身不存储任何数据，⽽是作为数据分⽚的透明代理，能够⾃动的路由数据⾄集群中的各个节点，即分布式表需要和其他数据表⼀起协同⼯作。分布式表会将接收到的读写任务，分发到各个本地表，而实际上数据的存储也是保存在各个节点的本地表中。

原理如下图：
在这里插入图片描述

2.创建分布式表

分布式表创建规则：

使用on cluster语句在集群的某台机器上执行以下代码，即可在每台机器上创建本地表和分布式表，其中⼀张本地表对应着⼀个数据分⽚，分布式表通常以本地表加“_all”命名。它与本地表形成⼀对多的映射关系，之后可以通过分布式表代理操作多张本地表。
这里有个要注意的点，就是分布式表的表结构尽量和本地表的结构一致。如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会抛出异常。
在集群中使用，我们要加上on cluster <cluster_name>的ddl，这样我们的建表语句在某一台clickhouse实例上执行一次即可分发到集群中所有实例上执行。

先在每一个分片上创建本地表：

--使用ReplicatedMergeTree引擎创建本地表test_log
create table test_log on cluster ck_cluster
(
    totalDate Date,
    unikey    String
)
    engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test/tables/{shard}/test_log', '{replica}')
        PARTITION BY totalDate
        ORDER BY unikey
        SETTINGS index_granularity = 8192;
12345678910

分布式表引擎的创建模板：

ENGINE = Distributed(cluster, database, table, [sharding_key])
1

参数描述：

cluster：集群名称，在对分布式表执⾏读写的过程中，它会使⽤集群的配置信息来找到相应的host节点。
database，table：数据库和本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。
sharding_key: 分⽚键，分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。

--创建分布式表test_log_all，数据在读写时会根据rand()随机函数的取值，决定数据写⼊哪个分⽚，也可以用hash取值。 create table test_log_all on cluster ck_cluster ( totalDate Date, unikey String ) engine = Distributed('ck_cluster', 'test', 'test_log', rand()); 1234567

联系上面创建的本地表和分布式表，假设我们clickhouse集群有两个节点，其分布式表与本地表的对应关系则如下图所示：
在这里插入图片描述

至此，ck_cluster集群的本地表test_log和分布式表test_log_all就创建完成了。

3.使用分布式表

我们的插入和查询任务都将使用分布式表，数据是分别保存本地表中的，分布式表是代理或映射关系
并不保存数据。可以理解分布式表是nginx，负责将读写任务分发到本地表。
如果要彻底删除分布表，则需要分别删除分布式表和本地表，其语法规则如下：

--删除分布式表 DROP TABLE test_log_all ON CLUSTER ck_cluster --删除本地表 DROP TABLE test_log ON CLUSTER ck_cluster 1234

参考书籍：ClickHouse原理解析与应用实践