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ClickHouse多表join的性能优化：原理与源码详解

news 来源：原创 2025/8/5 10:32:50

本文将从底层原理和源代码的角度详细解释 ClickHouse 多表 JOIN 的处理过程，尽量用通俗移动的语言，让初学者也能理解。本文会分步骤推导，涵盖 JOIN 的原理、实现方式、关键代码逻辑以及优化机制，同时确保逻辑清晰、内容全面。最后给出具体的优化方法

1. 什么是 JOIN 以及 ClickHouse 中的 JOIN

1.1 JOIN 的基本概念

在数据库中，JOIN 是一种操作，用于将多个表的数据根据某些条件（通常是键值匹配）合并在一起，形成一个结果集。例如：

有两张表：users（存储用户ID和姓名）和 orders（存储订单ID和用户ID）。
我们想查询每个用户的订单信息，就需要通过 user_id 将两张表“连接”起来。

常见的 JOIN 类型包括：

INNER JOIN：只返回两表中匹配的行。
LEFT JOIN：保留左表所有行，右表匹配不到的用 NULL 填充。
RIGHT JOIN：保留右表所有行，左表匹配不到的用 NULL 填充。
FULL JOIN：保留两表所有行，匹配不到的用 NULL 填充。
CROSS JOIN：两表行的笛卡尔积（每行与每行组合）。

ClickHouse 支持以上 JOIN 类型，但它的 JOIN 实现有自己的特点，因为 ClickHouse 是一个列式存储的分析型数据库，优化目标是高性能、大数据量处理。

1.2 ClickHouse JOIN 的特点

ClickHouse 的 JOIN 有以下关键特性：

列式存储：ClickHouse 按列存储数据，JOIN 操作需要处理列之间的匹配，而不是传统的行式数据库那样逐行处理。
分布式处理：ClickHouse 通常运行在集群上，JOIN 可能涉及跨节点的分布式计算。
内存优化：ClickHouse 倾向于将 JOIN 的右表（通常是较小的表）加载到内存中，以加速匹配。
多种 JOIN 算法：ClickHouse 支持多种 JOIN 算法（如 Hash Join、Merge Join），根据数据大小和分布选择最优算法。
严格的语法限制：ClickHouse 的 JOIN 语法要求右表明确指定，且不支持复杂的子查询作为 JOIN 表。

2. ClickHouse 多表 JOIN 的底层原理

为了让初学者理解，我们先从概念入手，逐步深入到代码层面。

2.1 JOIN 的核心步骤

无论是什么类型的 JOIN，其核心步骤可以简化为：

读取数据：从左表和右表读取需要 JOIN 的列。
匹配键：根据 JOIN 条件（通常是 ON 子句中的键）找到匹配的行。
合并结果：根据 JOIN 类型（INNER、LEFT 等）构造结果集。
优化执行：通过索引、内存管理、并行处理等优化性能。

在 ClickHouse 中，这些步骤被分解为更细粒度的操作，结合列式存储和分布式架构。

2.2 列式存储对 JOIN 的影响

传统行式数据库（如 MySQL）存储数据时，每行是一个完整的记录，JOIN 时直接比较整行。ClickHouse 是列式存储，数据按列组织，例如：

users 表可能有两列：user_id 和 name，分别存储在不同的文件中。
JOIN 时，ClickHouse 只加载 user_id 和 JOIN 所需的列，而不是整个表。

这带来两个优势：

减少 I/O：只需要读取 JOIN 相关的列，节省磁盘和内存开销。
向量化执行：ClickHouse 可以批量处理列数据，利用 CPU 的向量化指令（SIMD）加速计算。

2.3 JOIN 算法

ClickHouse 主要使用以下 JOIN 算法：

Hash Join：
- 将右表（通常较小）加载到内存，构建一个哈希表，键是 JOIN 条件中的字段。
- 遍历左表的数据，用哈希表快速查找匹配的行。
- 适用于右表较小、内存足够的情况。
Merge Join：
- 要求两表的 JOIN 键已排序。
- 类似“拉链”式合并，逐行比较两表的键。
- 适合大数据量且键已排序的场景。
Nested Loop Join：
- 对左表的每行，扫描右表的每一行，检查是否匹配。
- 效率低，仅在特殊场景（如小表或无法使用哈希表）使用。

ClickHouse 默认优先选择 Hash Join，因为它在内存充足时性能最高。以下是 Hash Join 的伪代码：

// 构建右表的哈希表
HashMap<key, row> hash_table;
for each row in right_table:key = row[join_key];hash_table[key].append(row);// 遍历左表，查找匹配
for each row in left_table:key = row[join_key];if hash_table.contains(key):for each matched_row in hash_table[key]:output(row, matched_row);

3. ClickHouse 多表 JOIN 的执行流程

我们以一个具体的例子，详细推导 ClickHouse 如何处理多表 JOIN。假设有以下查询：

SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id;

这个查询涉及三表：users、orders 和 payments，通过 user_id 和 order_id 进行连接。

3.1 解析查询

ClickHouse 首先解析 SQL，生成一个抽象语法树（AST）。在 AST 中，JOIN 被表示为一个操作节点，包含：

左表和右表的引用。
JOIN 类型（这里是 INNER JOIN）。
JOIN 条件（u.user_id = o.user_id 和 o.order_id = p.order_id）。

解析后的 AST 会交给查询优化器，优化器会：

确定 JOIN 的执行顺序（例如，先 users 和 orders 连接，再和 payments 连接）。
选择合适的 JOIN 算法（通常是 Hash Join）。
决定哪些列需要读取。

3.2 确定 JOIN 顺序

多表 JOIN 需要决定执行顺序。ClickHouse 的优化器会根据以下因素选择顺序：

表的大小：优先将小表作为右表，加载到内存。
统计信息：ClickHouse 可能利用表的统计数据（如行数、数据分布）估算代价。
JOIN 条件：确保 JOIN 键的高选择性（即匹配的行数较少）。

在上面的例子中，假设 users 有 1000 万行，orders 有 5000 万行，payments 有 2000 万行。优化器可能选择：

先执行 users 和 orders 的 JOIN，因为 users 较小，可以作为右表加载到内存。
再将结果与 payments 连接。

优化后的执行计划可能是：

(users INNER JOIN orders) INNER JOIN payments

3.3 读取数据

ClickHouse 按列读取数据。对于查询：

SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id;

需要读取的列是：

users：user_id（JOIN 键）、name（输出）。
orders：user_id（JOIN 键）、order_id（JOIN 键和输出）。
payments：order_id（JOIN 键）。

ClickHouse 使用存储引擎（如 MergeTree）读取这些列。读取过程：

根据表的元数据，找到存储 user_id、name 等列的文件。
利用索引（如果有配置）跳过无关的数据块。
将数据加载到内存，准备 JOIN。

3.4 执行 JOIN

我们以 users 和 orders 的 JOIN 为例，假设使用 Hash Join：

构建哈希表：
- ClickHouse 读取 orders 表的 user_id 和 order_id 列。
- 为每行计算 user_id 的哈希值，存储到哈希表中。
- 哈希表的键是 user_id，值是对应的 order_id 列表。
- 代码逻辑（简化伪）：
```
HashMap<UInt64, Vector<Row>> hash_table;
for each row in orders:key = row["user_id"];hash_table[key].push_back(row);
```
探测阶段：
- 读取 users 表的 user_id 和 name 列。
- 对每行的 user_id，在哈希表中查找匹配的 orders 行。
- 如果找到匹配（INNER JOIN），将 users 的 name 和 orders 的 order_id 合并到结果集中。
- 代码逻辑（简化伪）：
```
for each row in users:key = row["user_id"];if hash_table.contains(key):for each matched_row in hash_table[key]:result.append({row["name"], matched_row["order_id"]});
```
处理下一个 JOIN：
- 上述 JOIN 的结果（users 和 orders 的匹配行）作为左表。
- 再与 payments 表执行类似的 Hash Join，匹配 order_id。

3.5 输出结果

JOIN 完成后，ClickHouse 将结果集（包含 name 和 order_id）返回给客户端。结果集仍然按列存储，传输时会序列化为客户端请求的格式（如 JSON、CSV）。

4. 源代码层面的实现

ClickHouse 是开源的，我们可以参考其源代码（基于 GitHub 上的 ClickHouse 仓库）来理解 JOIN 的实现。以下是关键代码路径和逻辑的概述：

4.1 JOIN 操作的核心类

ClickHouse 的 JOIN 实现在以下模块中：

src/Interpreters/Join.h 和 Join.cpp：定义了 JOIN 操作的接口和实现。
src/Interpreters/HashJoin.h 和 HashJoin.cpp：实现了 Hash Join 算法。
src/Storages/StorageJoin.h 和 StorageJoin.cpp：处理特殊的 JOIN 表（预加载到内存的表）。

核心类是 IJoin，它是一个抽象接口，定义了 JOIN 的行为：

class IJoin
{
public:virtual ~IJoin() = default;virtual bool addBlockToJoin(const Block & block, bool check_limits = true) = 0;virtual void joinBlock(Block & block) = 0;// 其他方法...
};

HashJoin 是 IJoin 的具体实现，用于执行 Hash Join。

4.2 Hash Join 的实现

HashJoin 类的核心逻辑：

构建哈希表：

方法：addBlockToJoin。
功能：将右表的数据加载到内存，构建哈希表。

关键代码（简化）：

void HashJoin::addBlockToJoin(const Block & block, bool /*check_limits*/)
{for (const auto & column : block){// 根据 JOIN 键提取列数据auto key = column.column->getPtr();// 插入哈希表hash_table.insert(key, column);}
}

探测阶段：

方法：joinBlock。
功能：遍历左表的数据，在哈希表中查找匹配。

关键代码（简化）：

void HashJoin::joinBlock(Block & block)
{for (size_t i = 0; i < block.rows(); ++i){// 提取左表的 JOIN 键auto key = block.getByPosition(key_position).column->get64(i);// 查找哈希表if (auto matched = hash_table.find(key)){// 构造结果行appendMatchedRows(block, matched);}}
}

4.3 多表 JOIN 的处理

多表 JOIN 在 InterpreterSelectQuery 类中被分解为多个双表 JOIN。代码路径：

src/Interpreters/InterpreterSelectQuery.cpp：解析查询并生成执行计划。
src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.cpp：优化 JOIN 顺序。

优化器会将多表 JOIN 转换为一系列双表 JOIN，例如：

// 伪代码
auto join1 = executeJoin(users, orders, INNER, "user_id = user_id");
auto join2 = executeJoin(join1, payments, INNER, "order_id = order_id");

4.4 分布式 JOIN

如果数据分布在多个节点，ClickHouse 会：

将右表广播到所有节点（如果右表较小）。
在每个节点上并行执行 JOIN。
合并结果。

分布式 JOIN 的逻辑在 src/Interpreters/DistributedStages/PlanSegmentExecutor.cpp 中实现。

5. 优化机制

ClickHouse 在 JOIN 过程中使用了多种优化手段：

索引利用：如果表有主键或二级索引，ClickHouse 会用索引过滤数据，减少扫描量。
内存管理：哈希表使用高效的内存分配器（如 jemalloc），避免内存碎片。
并行处理：JOIN 操作可以分配到多个 CPU 核心并行执行。
数据压缩：列式存储的数据通常是压缩的，读取时解压，减少 I/O。
右表预加载：对于小表，ClickHouse 支持 StorageJoin 引擎，将右表预加载到内存，加速 JOIN。

6. 例子比喻的总结

用简单的比喻解释 ClickHouse 的多表 JOIN：

想象你有三本账本：users（记录客户姓名和 ID）、orders（记录订单和客户 ID）、payments（记录付款和订单 ID）。
你想找出每个客户的订单和付款信息：
1. 先把 orders 账本整理成一本“索引簿”，按客户 ID 分类（这就是哈希表）。
2. 拿着 users 账本，逐个客户 ID 去索引簿里找对应的订单，写下匹配的结果。
3. 再把这个结果当作一本新账本，和 payments 账本做类似的匹配。
ClickHouse 就像一个超级聪明的会计，它只看需要的页面（列），用最快的索引方式（哈希表），还能让多个助手（CPU 核心）一起干活。

7. 注意事项和限制

右表大小：Hash Join 要求右表能装进内存。如果右表太大，可能导致内存溢出。
JOIN 顺序：ClickHouse 的优化器可能不总是选择最优顺序，复杂查询需要手动调整。
分布式 JOIN 的开销：广播右表会增加网络开销，需权衡数据分布。
语法限制：ClickHouse 不支持动态右表（如子查询），需提前物化。

8. 结论

ClickHouse 的多表 JOIN 通过列式存储、Hash Join 算法和分布式处理实现了高性能。其核心步骤包括解析查询、优化执行计划、读取列数据、构建哈希表、匹配和合并结果。源代码层面，HashJoin 和 InterpreterSelectQuery 类实现了核心逻辑，结合内存管理和并行优化，确保高效执行。

下面就讲述多表join的优化策略

ClickHouse 的 JOIN 性能可能因数据规模、查询模式、硬件环境或配置不当而表现不佳。以下是从底层原理、配置优化、查询设计和硬件角度，详细讲解如何优化 ClickHouse JOIN 性能，达到最快速度。

1. 理解 JOIN 性能瓶颈

在优化之前，先识别 JOIN 性能差的可能原因：

数据量大：右表过大导致内存溢出，或左表扫描量过多。
JOIN 算法选择不当：默认的 Hash Join 在某些场景（如右表过大）效率低。
I/O 开销：读取无关列或数据块过多。
分布式开销：跨节点广播右表或数据 shuffle 耗时。
硬件限制：内存不足、CPU 核心数少或磁盘 I/O 慢。

优化目标是：减少内存使用、降低 I/O、加速匹配、优化分布式执行。

2. 优化 JOIN 性能的具体方法

以下是分步骤的优化策略，从查询设计到系统配置，逐一推导原因并提供实现方法。

2.1 查询设计优化

2.1.1 选择合适的 JOIN 类型

原理：不同的 JOIN 类型（如 INNER、LEFT、RIGHT）影响结果集大小和计算复杂度。INNER JOIN 只保留匹配行，通常比 LEFT 或 FULL JOIN 更快。
优化方法：
- 优先使用 INNER JOIN，避免不必要的 LEFT 或 FULL JOIN。
- 如果必须用 LEFT JOIN，确保右表尽可能小。

示例：

-- 低效：LEFT JOIN 保留所有左表行
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;-- 优化：如果只需要匹配的行，用 INNER JOIN
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;

2.1.2 减少 JOIN 表的数据量

原理：JOIN 前通过 WHERE 子句或子查询过滤数据，减少扫描和匹配的行数。
优化方法：
- 在 JOIN 前对左表和右表应用 WHERE 条件，过滤无关行。
- 使用子查询或物化视图预先聚合数据。

示例：

-- 低效：JOIN 后再过滤
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.order_date = '2025-05-01';-- 优化：JOIN 前过滤
SELECT u.name, o.order_id
FROM (SELECT * FROM users WHERE active = 1) u
INNER JOIN (SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2025-05-01') o
ON u.user_id = o.user_id;

2.1.3 优化 JOIN 键

原理：JOIN 键的选择性（即唯一值的比例）影响匹配效率。高选择性的键（接近唯一）减少哈希表碰撞，加速查找。
优化方法：
- 选择高选择性的 JOIN 键（如主键或唯一索引）。
- 确保 JOIN 键类型简单（如整数而非字符串），减少比较开销。

示例：

-- 低效：用字符串作为 JOIN 键
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.email = o.customer_email;-- 优化：用整数 user_id
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;

2.1.4 使用物化视图或 StorageJoin

原理：ClickHouse 支持 StorageJoin 引擎，将右表预加载到内存，构建持久化的哈希表，适合频繁 JOIN 的小表。物化视图可预聚合数据，减少 JOIN 时的数据量。
优化方法：
- 对于小表（几 MB 到几 GB），创建 StorageJoin 表。
- 对于大表，创建物化视图预聚合。

示例：

-- 创建 StorageJoin 表
CREATE TABLE orders_join
ENGINE = Join(ANY, INNER, user_id)
AS SELECT user_id, order_id FROM orders;-- 查询时直接使用
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders_join o ON u.user_id = o.user_id;

2.1.5 控制 JOIN 顺序

原理：ClickHouse 优化器可能无法选择最优的 JOIN 顺序。手动指定顺序可减少中间结果集大小。
优化方法：
- 将小表放在 JOIN 的早期，减少后续 JOIN 的数据量。
- 使用括号明确指定 JOIN 顺序。

示例：

-- 低效：优化器可能先处理大表
SELECT u.name, o.order_id, p.payment_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id;-- 优化：明确小表优先
SELECT u.name, o.order_id, p.payment_id
FROM (users u INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id)
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id;

2.2 配置优化

2.2.1 调整 JOIN 算法

原理：ClickHouse 默认使用 Hash Join，但某些场景下其他算法（如 Merge Join）更优。可以通过配置强制指定算法。
优化方法：
- 对于已排序的大表，启用 Merge Join（需设置 join_algorithm = 'merge'）。
- 对于内存不足的情况，启用部分内存 JOIN（partial_merge_join）。

示例：

-- 强制使用 Merge Join
SET join_algorithm = 'merge';
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;

2.2.2 增加内存限制

原理：Hash Join 需要将右表加载到内存，内存不足会导致溢出到磁盘，性能下降。
优化方法：
- 增加 max_bytes_before_external_join 参数，允许更大内存用于 JOIN。
- 确保服务器有足够物理内存。

示例：

-- 增加 JOIN 内存限制
SET max_bytes_before_external_join = 1000000000; -- 1GB

2.2.3 启用并行处理

原理：ClickHouse 支持多线程执行 JOIN，增加线程数可加速处理。
优化方法：
- 设置 max_threads 参数，分配更多 CPU 核心。
- 确保 max_parallel_replicas 启用，允许分布式并行。

示例：

SET max_threads = 16;
SET max_parallel_replicas = 4;

2.3 表设计优化

2.3.1 添加索引

原理：ClickHouse 的 MergeTree 引擎支持主键和二级索引，JOIN 前可通过索引快速过滤数据。
优化方法：
- 在 JOIN 键上创建主键或 ORDER BY 键。
- 添加 DATA SKIPPING INDEX 跳过无关数据块。

示例：

-- 创建带主键的表
CREATE TABLE orders (user_id UInt32,order_id UInt64,order_date Date
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, order_date);-- 添加跳跃索引
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id user_id TYPE minmax GRANULARITY 8192;

2.3.2 优化表分区

原理：分区可以减少 JOIN 时扫描的数据量，尤其对时间序列数据有效。
优化方法：
- 按 JOIN 键或时间字段分区。
- 在查询中指定分区条件。

示例：

-- 创建分区表
CREATE TABLE orders (user_id UInt32,order_id UInt64,order_date Date
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(order_date)
ORDER BY (user_id);-- 查询指定分区
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.order_date = '2025-05-01';

2.4 分布式优化

2.4.1 避免广播大表

原理：分布式 JOIN 默认广播右表到所有节点，大表广播会导致网络瓶颈。
优化方法：
- 确保右表较小（通过 WHERE 或子查询过滤）。
- 使用 GLOBAL JOIN 控制分布式行为。

示例：

-- 使用 GLOBAL JOIN
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
GLOBAL INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;

2.4.2 数据本地化

原理：如果左表和右表的数据在同一节点上，JOIN 无需跨节点传输。
优化方法：
- 在建表时按 JOIN 键分片（DISTRIBUTED BY）。
- 使用 Distributed 引擎合理分布数据。

示例：

-- 按 user_id 分片
CREATE TABLE orders_dist (user_id UInt32,order_id UInt64
) ENGINE = Distributed(cluster, db, orders, user_id);

2.5 硬件优化

原理：ClickHouse 的 JOIN 性能受硬件限制，优化硬件可直接提升速度。
优化方法：
- 增加内存：确保右表能完全加载到内存（建议 64GB 或更高）。
- 使用 SSD：NVMe SSD 比 HDD 提供更快的 I/O。
- 更多 CPU 核心：支持更高并行度（建议 16 核以上）。
- 网络优化：分布式集群使用高带宽网络（10GbE 或更高）。

3. 性能优化的实际案例

以下低效查询：

SELECT u.name, o.order_id, p.payment_id
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.order_date = '2025-05-01';

优化步骤：

改用 INNER JOIN：

SELECT u.name, o.order_id, p.payment_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.order_date = '2025-05-01';

提前过滤：

SELECT u.name, o.order_id, p.payment_id
FROM (SELECT * FROM users WHERE active = 1) u
INNER JOIN (SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2025-05-01') o
ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id;

使用 StorageJoin：

CREATE TABLE payments_join
ENGINE = Join(ANY, INNER, order_id)
AS SELECT order_id, payment_id FROM payments;SELECT u.name, o.order_id, p.payment_id
FROM (SELECT * FROM users WHERE active = 1) u
INNER JOIN (SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2025-05-01') o
ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN payments_join p ON o.order_id = p.order_id;

配置并行和内存：

SET max_threads = 16;
SET max_bytes_before_external_join = 2000000000; -- 2GB

4. 监控和调试

使用 EXPLAIN：查看 JOIN 的执行计划，确认算法和扫描量。

EXPLAIN PLAN
SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;

检查系统表：分析查询性能瓶颈。

SELECT query_id, query_duration_ms, memory_usage
FROM system.query_log
WHERE query LIKE '%JOIN%';

启用日志：设置 log_queries = 1 记录详细日志，分析慢查询。

5 Patriarchal总结（比喻）

用比喻解释优化：

JOIN 就像在图书馆找书：左表是你的书单，右表是书架上的书。
低效：你每次拿一本书（行），跑遍整个书架找匹配，累且慢。
优化：
- 先把书单精简（WHERE 过滤）。
- 把书架上的书编好索引（哈希表或 StorageJoin）。
- 派多个助手一起找（多线程）。
- 确保图书馆的路宽敞（高带宽网络）。

6. 注意事项

测试优化效果：每次调整后用小数据集验证性能提升。
避免过优化：如盲目增加内存可能导致其他查询受影响。
监控资源：优化后检查 CPU、内存和磁盘使用率，避免超载。

7. 结论

通过查询优化（过滤数据、选择 JOIN 类型、优化键）、配置调整（内存、线程、算法）、表设计（索引、分区）、分布式优化（本地化、避免广播）和硬件升级，ClickHouse 的 JOIN 性能可以显著提升。优先从查询设计入手（如提前过滤、使用 StorageJoin），再结合配置和硬件优化，逐步迭代直到达到最优性能。