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题外话

又到周三了，老规矩，国王日了，望广大掘友给我个面子，我家猫今天要吃狠霸堡，绝对不是我想吃，所以v我50，不然就让猫吃土

废话不多说，上货

clickhouse分布式数据分片

ClickHouse的分布式主要是基于数据分片和节点间的数据交互实现的，今天就来说说这个数据分片

ClickHouse的数据分片是指将数据分散地存储在多个节点上，以提高数据处理和查询的性能。它采用了基于分片的存储方式，即将整个表按照一定的规则分成若干个数据分片，每个数据分片独立存储在一个节点上。

数据分片的规则由系统默认或手动配置。默认情况下，ClickHouse会按照表的主键进行分片，即将具有相同主键的行分配到同一数据分片中。这样可以确保具有相同主键的数据在同一节点上进行存储和处理，避免了数据跨节点查询的开销。

在实际应用中，ClickHouse的数据分片还可以通过手动配置进行更精细的控制。例如，可以根据表的特性和数据分布情况，将数据分散到不同类型的节点上，以充分利用硬件资源，提高整个系统的性能。

总的来说，ClickHouse的数据分片机制可以有效提高数据处理和查询的性能，同时支持自定义规则进行更细粒度的控制，是ClickHouse分布式架构的重要组成部分。

举个例子

假设有一张包含100条数据的表，需要将其拆分成5个数据分片，每个分片包含20条数据。可以按照主键的哈希值对数据进行分片，如下所示：

数据分片1：1, 6, 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46
数据分片2：2, 7, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 42, 47
数据分片3：3, 8, 13, 18, 23, 28, 33, 38, 43, 48
数据分片4：4, 9, 14, 19, 24, 29, 34, 39, 44, 49
数据分片5：5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50

这样，每个数据分片包含了表的不同部分数据，可以分别存储在不同的服务器上，实现数据的分布式存储和查询。在查询时，可以通过哈希算法计算数据所在的分片，然后将查询请求发送到对应的服务器上，最终将多个分片的查询结果合并返回给客户端。

分布式的数据分片配置可参考官方手册

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