Clickhouse的表分为两种
分布式表
一个逻辑上的表, 可以理解为数据库中的视图, 一般查询都查询分布式表. 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
实际存储数据的表
概述、集群写数据的方式
1、自己指定要将哪些数据写入哪些服务器，并直接在每个分片上执行写入。换句话说，在分布式表上执行查询，在数据表上执行INSERT。
这是最灵活的解决方案-你可以使用任何分片方案，对于复杂业务特性的需求，这可能是非常重要的。
2、在分布式表上执行INSERT。在这种情况下，分布式表会跨服务器分发插入数据。
为了写入分布式表，必须要配置分片键（最后一个参数）。
一、不写分布式表的原因
分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts，并转发数据到其他服务器，会引起服务器间网络流量增加、服务器merge的工作量增加，导致写入速度变慢，并且增加了Too many parts的可能性数据的一致性问题，现在分布式表所在的机器进行落盘，然后异步的发送到本地表所在的机器上进行存储，中间没有一致性的校验，而且在分布式表所在机器如果集群出现down机，会存在数据丢失风险。数据写入默认是异步的，短时间内可能造成不一致。对zookeeper的压力比较大
直接写分布式表的优点自然是可以让ClickHouse控制数据到分片的路由，缺点就多一些。
相对而言，直接写本地表是同步操作、更快，parts的大小也比较合适，但是就要求应用层额外实现sharding和路由逻辑，如轮询或者随机等。
应用层路由并不是什么难事，所以如果条件允许 ，在生产环境中总是推荐写本地表、读分布式表。
二、Replication & Sharding
ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎族与ZooKeeper实现了复制表机制, 成为其高可用的基础.
ClickHouse像ElasticSearch一样具有数据分片(shard)的概念, 这也是分布式存储的特点之一, 即通过并行读写提高效率. ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分布式表机制, 在所有分片（本地表）上建立视图进行分布式查询.
三、Replicated Table & ReplicatedMergeTree Engine
不同于HDFS的副本机制(基于集群实现), Clickhouse的副本机制是基于表实现的. 用户在创建每张表的时候, 可以决定该表是否高可用.
Local_talbe
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {local_table} ({columns}) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/#_tenant_id_#/#__appname__#/#_at_date_#/{shard}/hits', '{replica}') partition by toString(_at_date_) sample by intHash64(toInt64(toDateTime(_at_timestamp_))) order by (_at_date_, _at_timestamp_, intHash64(toInt64(toDateTime(_at_timestamp_))))
支持复制表的引擎都是ReplicatedMergeTree引擎
Data Replication
ReplicatedMergeTree 引擎接收两个参数：
ZK中该表相关数据的存储路径, ClickHouse官方建议规范化, 例如: /clickhouse/tables/{shard}/[database_name]/[table_name]. 副本名称, 一般用{replica}即可.
ReplicatedMergeTree引擎族非常依赖于zookeeper, 它在zookeeper中存储了大量的数据。
表结构信息、元数据、操作日志、副本状态、数据块校验值、数据part merge过程中的选主信息
同时, zookeeper又在复制表急之下扮演了三种角色:
元数据存储、日志框架、分布式协调服务
可以说当使用了ReplicatedMergeTree时, zookeeper压力特别重, 一定要保证zookeeper集群的高可用和资源.
3.1 数据同步流程
写入到一个节点 通过interserver HTTP port端口同步到其他实例上 更新zookeeper集群记录的信息
3.2 重度依赖Zookeeper导致的问题
ck的replicatedMergeTree引擎方案有太多的信息存储在zk上, 当数据量增大, ck节点数增多, 会导致服务非常不稳定, 目前我们的ck集群规模还小, 这个问题还不严重, 但依旧会出现很多和zk有关的问题(详见遇到的问题).
实际上 ClickHouse 把 ZK 当成了三种服务的结合, 而不仅把它当作一个 Coordinate service(协调服务), 可能这也是大家使用 ZK 的常用用法。ClickHouse 还会把它当作 Log Service(日志服务)，很多行为日志等数字的信息也会存在 ZK 上；还会作为表的 catalog service(元数据存储)，像表的一些 schema 信息也会在 ZK 上做校验，这就会导致 ZK 上接入的数量与数据总量会成线性关系。
目前针对这个问题, clickhouse社区提出了一个mini checksum方案, 但是这并没有彻底解决 znode 与数据量成线性关系的问题. 目前看到比较好的方案是字节的:
我们就基于 MergeTree 存储引擎开发了一套自己的高可用方案。我们的想法很简单，就是把更多 ZK 上的信息卸载下来，ZK 只作为 coordinate Service。只让它做三件简单的事情：行为日志的 Sequence Number 分配、Block ID 的分配和数据的元信息，这样就能保证数据和行为在全局内是唯一的。
关于节点，它维护自身的数据信息和行为日志信息，Log 和数据的信息在一个 shard 内部的副本之间，通过 Gossip 协议进行交互。我们保留了原生的 multi-master 写入特性，这样多个副本都是可以写的，好处就是能够简化数据导入。图 6 是一个简单的框架图。
以这个图为例，如果往 Replica 1 上写，它会从 ZK 上获得一个 ID，就是 Log ID，然后把这些行为和 Log Push 到集群内部 shard 内部活着的副本上去，然后当其他副本收到这些信息之后，它会主动去 Pull 数据，实现数据的最终一致性。我们现在所有集群加起来 znode 数不超过三百万，服务的高可用基本上得到了保障，压力也不会随着数据增加而增加。
四、 Distributed Table & Distributed Engine
ClickHouse分布式表的本质并不是一张表, 而是一些本地物理表(分片)的分布式视图,本身并不存储数据. 分布式表建表的引擎为Distributed.
Distrbuted_table
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {distributed_table} as {local_table}
ENGINE = Distributed({cluster}, '{local_database}', '{local_table}', rand())
Distributed引擎需要以下几个参数：
集群标识符 本地表所在的数据库名称 本地表名称 分片键(sharding key) - 可选 该键与config.xml中配置的分片权重(weight)一同决定写入分布式表时的路由, 即数据最终落到哪个物理表上. 它可以是表中一列的原始数据(如site_id), 也可以是函数调用的结果, 如上面的SQL语句采用了随机值rand(). 注意该键要尽量保证数据均匀分布, 另外一个常用的操作是采用区分度较高的列的哈希值, 如intHash64(user_id).
4.1 数据的查询流程
各个实例之间会交换自己持有的分片的表数据 汇总到同一个实例上返回给用户
五、Clickhouse写入去重
可复制表写入去重：注意，只有对于复制表系列才有写入去重机制，并不是所有的表都有写入去重机制的。
写入去重的参数：
insert_deduplicate：表示是否开启写入去重机制。
replicated_deduplication_window：可复制表在zookeeper的clickhouse路径的block目录下，会存储多少个节点。
replicated_deduplication_window_seconds：zookeeper的clickhouse路径的block目录下，节点存活时间长度。
写入去重机制的背后实现原理：
可复制表的写入去重依赖于zookeeper。
clickhouse在zookeeper上的默认路径为 /clickhouse。
对于可复制表的写入，每次写入，将所有写入的数据按照规则划分为一个个block，对每一个block计算一个校验和，将校验和存储在zookeeper的 /clickhouse/tables/分片号/数据库名/表名/blocks路径下（这个路径和 可复制表的参数也有关）的一个节点上。
每次写入的时候，比较数据块的校验和已有的数据块校验和关系，用以判断写入数据是否重复。
注意：这里的blocks 目录是和分片存在关系的，不同的分片所记录的校验和是不同的。如果先将数据写入分片1，再将相同的数据写入分片2，那么是无法去重的，相同的数据写入同一个分片，去重功能才会生效。
参考阅读
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分布式：分布式存储
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