clickhouse的存储数据结构是怎样的

ClickHouse 的存储数据结构主要基于列式存储（Columnar Storage），这种存储方式与传统的行式存储（Row Storage）有所不同。在列式存储中，数据按列而不是按行进行存储，每个列都以单独的数据结构存储，这样做有助于优化查询性能和压缩比率。以下是 ClickHouse 存储数据结构的一些关键特点：

1. 列族（Column Family）：

   • ClickHouse 将每个表的数据按列族进行组织，每个列族包含一组相关联的列。
   • 列族可以根据需要进行水平扩展和分区，以提高并行处理和负载均衡能力。

2. 列（Column）：

   • 每个列以独立的数据结构存储，数据按列而不是按行存储。
   • 列中的数据通常是同一类型的，这有助于提高压缩率和查询性能。

3. 数据块（Data Block）：

   • ClickHouse 将每个列划分为数据块，每个数据块包含一定数量的行数据。
   • 数据块通常是不可变的，一旦写入就不会再更改，这有助于提高并发性和查询性能。

4. 索引（Index）：

   • ClickHouse 使用稀疏索引和 Bloom Filter 来加速数据查找和过滤操作。
   • 索引通常是在内存中维护的，以提高查询性能和响应速度。

5. 分区和排序键（Partition and Sorting Key）：

   • ClickHouse 支持按照分区键和排序键对数据进行分区和排序，以优化查询性能。
   • 分区键用于将数据划分为不同的逻辑分区，排序键用于按特定顺序存储数据，这有助于减少数据的读取和过滤操作。

6. 压缩（Compression）：

   • ClickHouse 使用多种压缩算法（如 LZ4, ZSTD）对数据进行压缩，以减少存储空间和提高查询性能。
   • 压缩通常是在列级别进行的，每个列可以选择不同的压缩算法和参数。

7. 分布式存储（Distributed Storage）：

   • ClickHouse 支持分布式存储和计算，数据可以分布在多个节点上，并且可以在节点之间进行复制和分片。
   • 分布式存储能够提高系统的容错性和可用性，同时支持大规模数据集的并行处理和查询。

总的来说，ClickHouse 的存储数据结构是经过优化和设计的，以支持高性能的列式存储和分析，适用于大规模数据集的实时查询和分析。