分布式表引擎
要在云中创建分布式表引擎，您可以使用 remote 和 remoteSecure 表函数。Distributed(...) 语法在 ClickHouse Cloud 中不可用。
使用分布式引擎的表本身不存储任何数据，但允许在多个服务器上进行分布式查询处理。读取操作会自动并行化。在读取过程中，如果存在任何远程服务器上的索引，则会使用这些索引。
创建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = Distributed(cluster, database, table[, sharding_key[, policy_name]])
[SETTINGS name=value, ...]
从表
当 Distributed 表指向当前服务器上的表时，您可以采用该表的架构
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster] AS [db2.]name2 ENGINE = Distributed(cluster, database, table[, sharding_key[, policy_name]]) [SETTINGS name=value, ...]
分布式参数
集群
cluster - 服务器配置文件中的集群名称
数据库
database - 远程数据库的名称
表
table - 远程表的名称
分片键
sharding_key - （可选）分片键
以下情况需要指定 sharding_key
- 对于
INSERTs到分布式表（因为表引擎需要sharding_key来确定如何拆分数据）。但是，如果启用了insert_distributed_one_random_shard设置，则INSERTs不需要分片键。 - 用于
optimize_skip_unused_shards，因为sharding_key是确定要查询哪些分片所必需的
策略名称
policy_name - （可选）策略名称，它将用于存储用于后台发送的临时文件
另请参阅
分布式设置
fsync_after_insert
fsync_after_insert - 在后台插入到 Distributed 后对文件数据进行 fsync。保证操作系统将整个插入数据刷新到 启动节点 磁盘上的文件。
fsync_directories
fsync_directories - 对目录进行 fsync。保证操作系统在 Distributed 表上进行与后台插入相关的操作（插入后、将数据发送到分片后等）后刷新目录元数据。
skip_unavailable_shards
skip_unavailable_shards - 如果为 true，ClickHouse 将静默地跳过不可用的分片。当出现以下情况时，分片将被标记为不可用：1) 由于连接失败，无法连接到分片。2) 无法通过 DNS 解析分片。3) 分片上不存在表。默认值为 false。
bytes_to_throw_insert
bytes_to_throw_insert - 如果待处理的压缩字节数超过此值，则将抛出异常。0 - 不抛出。默认值为 0。
bytes_to_delay_insert
bytes_to_delay_insert - 如果待处理的压缩字节数超过此值，则查询将被延迟。0 - 不延迟。默认值为 0。
max_delay_to_insert
max_delay_to_insert - 将数据插入 Distributed 表的延迟最大时间（以秒为单位），如果待处理的后台发送字节数很多。默认值为 60。
background_insert_batch
background_insert_batch - 与 distributed_background_insert_batch 相同
background_insert_split_batch_on_failure
background_insert_split_batch_on_failure - 与 distributed_background_insert_split_batch_on_failure 相同
background_insert_sleep_time_ms
background_insert_sleep_time_ms - 与 distributed_background_insert_sleep_time_ms 相同
background_insert_max_sleep_time_ms
background_insert_max_sleep_time_ms - 与 distributed_background_insert_max_sleep_time_ms 相同
flush_on_detach
flush_on_detach - 在 DETACH/DROP/服务器关闭时将数据刷新到远程节点。默认值为 true。
持久性设置（fsync_...）
- 仅影响后台 INSERT（即
distributed_foreground_insert=false），当数据首先存储在启动节点磁盘上，然后在后台发送到分片时。 - 可能会显着降低插入性能
- 影响将存储在 Distributed 表文件夹内的數據寫入 接受您的插入的节点。如果您需要保证將数据写入底层的 MergeTree 表 - 请参阅
system.merge_tree_settings中的持久性设置（...fsync...）
对于 插入限制设置（..._insert）另请参阅
- distributed_foreground_insert 设置
- prefer_localhost_replica 设置
bytes_to_throw_insert在bytes_to_delay_insert之前处理，因此您不应该将其设置为小于bytes_to_delay_insert的值。
示例
CREATE TABLE hits_all AS hits
ENGINE = Distributed(logs, default, hits[, sharding_key[, policy_name]])
SETTINGS
fsync_after_insert=0,
fsync_directories=0;
数据将从 logs 集群中的所有服务器读取，从集群中每个服务器上的 default.hits 表读取。数据不仅会被读取，还会在远程服务器上进行部分处理（在可能的范围内）。例如，对于包含 GROUP BY 的查询，数据将在远程服务器上聚合，并将聚合函数的中间状态发送到请求服务器。然后对数据进行进一步聚合。
您可以使用返回字符串的常量表达式来代替数据库名称。例如：currentDatabase()。
集群
集群是在 服务器配置文件 中配置的
<remote_servers>
<logs>
<!-- Inter-server per-cluster secret for Distributed queries
default: no secret (no authentication will be performed)
If set, then Distributed queries will be validated on shards, so at least:
- such cluster should exist on the shard,
- such cluster should have the same secret.
And also (and which is more important), the initial_user will
be used as current user for the query.
-->
<!-- <secret></secret> -->
<!-- Optional. Whether distributed DDL queries (ON CLUSTER clause) are allowed for this cluster. Default: true (allowed). -->
<!-- <allow_distributed_ddl_queries>true</allow_distributed_ddl_queries> -->
<shard>
<!-- Optional. Shard weight when writing data. Default: 1. -->
<weight>1</weight>
<!-- Optional. Whether to write data to just one of the replicas. Default: false (write data to all replicas). -->
<internal_replication>false</internal_replication>
<replica>
<!-- Optional. Priority of the replica for load balancing (see also load_balancing setting). Default: 1 (less value has more priority). -->
<priority>1</priority>
<host>example01-01-1</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>example01-01-2</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<weight>2</weight>
<internal_replication>false</internal_replication>
<replica>
<host>example01-02-1</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>example01-02-2</host>
<secure>1</secure>
<port>9440</port>
</replica>
</shard>
</logs>
</remote_servers>
这里定义了一个名为 logs 的集群，它包含两个分片，每个分片包含两个副本。分片是指包含不同部分数据的服务器（为了读取所有数据，您必须访问所有分片）。副本是指重复的服务器（为了读取所有数据，您可以访问任何一个副本上的数据）。
集群名称不能包含点。
为每个服务器指定了 host、port 和可选的 user、password、secure、compression 参数
host– 远程服务器的地址。您可以使用域名或 IPv4 或 IPv6 地址。如果您指定了域名，服务器将在启动时发出 DNS 请求，并将结果存储在服务器运行期间。如果 DNS 请求失败，服务器将不会启动。如果您更改了 DNS 记录，请重新启动服务器。port– 用于信使活动的 TCP 端口（配置文件中的tcp_port，通常设置为 9000）。不要与http_port混淆。user– 连接到远程服务器的用户名。默认值为default用户。此用户必须具有连接到指定服务器的权限。权限是在users.xml文件中配置的。有关详细信息，请参阅部分 访问权限.password– 连接到远程服务器的密码（未屏蔽）。默认值：空字符串。secure- 是否使用安全的 SSL/TLS 连接。通常还需要指定端口（默认安全端口为9440）。服务器应监听<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>并配置正确的证书。compression- 使用数据压缩。默认值：true。
在指定副本时，将在读取时为每个分片选择一个可用的副本。您可以配置负载均衡算法（访问哪个副本的偏好） - 请参阅 load_balancing 设置。如果与服务器的连接未建立，将尝试连接并设置一个短超时时间。如果连接失败，将选择下一个副本，依此类推，直到所有副本都尝试过。如果所有副本的连接尝试都失败，将以相同方式重复尝试几次。这有利于弹性，但不提供完整的容错：远程服务器可能接受连接，但可能无法正常工作或工作效率低下。
您可以只指定一个分片（在这种情况下，查询处理应被称为远程，而不是分布式），或者最多指定任意数量的分片。在每个分片中，您可以指定一个到任意数量的副本。您可以为每个分片指定不同的副本数量。
您可以在配置中指定任意数量的集群。
要查看您的集群，请使用 system.clusters 表。
Distributed 引擎允许像本地服务器一样使用集群。但是，集群的配置不能动态指定，必须在服务器配置文件中配置。通常，集群中的所有服务器都具有相同的集群配置（尽管这不是必需的）。配置文件中的集群会即时更新，无需重启服务器。
如果您需要每次向一组未知的分片和副本发送查询，则无需创建 Distributed 表 - 请改用 remote 表函数。请参阅 表函数 部分。
写入数据
有两种方法可以将数据写入集群
首先，您可以定义将哪些数据写入哪些服务器，并直接对每个分片执行写入操作。换句话说，对集群中 Distributed 表指向的远程表执行直接 INSERT 语句。这是最灵活的解决方案，因为您可以使用任何分片方案，即使是由于主题区域的要求而变得不平凡的方案。这也是最优的解决方案，因为可以完全独立地将数据写入不同的分片。
其次，您可以对 Distributed 表执行 INSERT 语句。在这种情况下，该表将自行将插入的数据分发到各个服务器。为了写入 Distributed 表，它必须配置 sharding_key 参数（除非只有一个分片）。
每个分片可以在配置文件中定义一个 <weight>。默认情况下，权重为 1。数据按与分片权重成比例的量分发到各个分片。所有分片权重都加起来，然后将每个分片的权重除以总权重，以确定每个分片的比例。例如，如果有两个分片，第一个分片的权重为 1，而第二个分片的权重为 2，则第一个分片将收到插入行的三分之一 (1 / 3)，而第二个分片将收到三分之二 (2 / 3)。
每个分片可以在配置文件中定义 internal_replication 参数。如果此参数设置为 true，则写入操作会选择第一个健康的副本并将数据写入其中。如果您底层的 Distributed 表的表是复制表（例如，任何 Replicated*MergeTree 表引擎），请使用此方法。其中一个表副本将接收写入，它将自动复制到其他副本。
如果 internal_replication 设置为 false（默认值），则将数据写入所有副本。在这种情况下，Distributed 表会自行复制数据。这比使用复制表要差，因为不会检查副本的一致性，并且随着时间的推移，它们将包含略有不同的数据。
要选择将一行数据发送到的分片，会分析分片表达式，并取其除以分片总权重的余数。该行将被发送到与余数的半间隔相对应的分片，该间隔从 prev_weights 到 prev_weights + weight，其中 prev_weights 是权重最小的分片的总权重，weight 是此分片的权重。例如，如果有两个分片，第一个分片的权重为 9，而第二个分片的权重为 10，则该行将被发送到第一个分片，用于范围内的余数[0, 9)，对于范围内的余数，则被发送到第二个分片[9, 19).
分片表达式可以是常量和表列的任何表达式，该表达式返回一个整数。例如，您可以使用表达式 rand() 来随机分发数据，或者使用 UserID 来按用户 ID 的余数进行分发（然后单个用户的数据将驻留在单个分片上，这简化了按用户运行 IN 和 JOIN）。如果其中一个列的分布不够均匀，则可以将其包装在哈希函数中，例如 intHash64(UserID)。
除法产生的简单余数是分片的一种有限的解决方案，并不总是合适。它适用于中等和大量数据（几十台服务器），但不适用于超大量数据（数百台服务器或更多）。在后一种情况下，请使用主题区域所需的分片方案，而不是使用 Distributed 表中的条目。
在以下情况下，您应该注意分片方案
- 使用需要按特定键连接数据（
IN或JOIN）的查询。如果数据按此键进行分片，则可以使用本地IN或JOIN而不是GLOBAL IN或GLOBAL JOIN，这要高效得多。 - 使用大量服务器（数百台或更多），并使用大量的小查询，例如，针对单个客户端数据的查询（例如，网站、广告商或合作伙伴）。为了使小查询不影响整个集群，将单个客户端的数据放在单个分片上是有意义的。或者，您可以设置双层分片：将整个集群划分为“层”，其中一层可以包含多个分片。单个客户端的数据位于单个层上，但可以根据需要向层添加分片，并且数据在其中随机分发。为每一层创建
Distributed表，并为全局查询创建一个共享的分布式表。
数据在后台写入。当数据插入表中时，数据块只会被写入本地文件系统。数据将在尽可能快地以后台方式发送到远程服务器。发送数据的周期性由 distributed_background_insert_sleep_time_ms 和 distributed_background_insert_max_sleep_time_ms 设置管理。Distributed 引擎会分别发送每个包含插入数据的文件，但是您可以使用 distributed_background_insert_batch 设置启用文件的批量发送。此设置通过更好地利用本地服务器和网络资源来提高集群性能。您应该检查数据是否已成功发送，方法是检查表目录中的文件列表（待发送的数据）：/var/lib/clickhouse/data/database/table/。执行后台任务的线程数量可以通过 background_distributed_schedule_pool_size 设置来设置。
如果服务器在向 Distributed 表执行 INSERT 后停止存在或进行了粗暴的重启（例如，由于硬件故障），则插入的数据可能会丢失。如果在表目录中检测到损坏的数据部分，它将被转移到 broken 子目录中，不再使用。
读取数据
查询 Distributed 表时，SELECT 查询将被发送到所有分片，并且无论数据如何在分片之间分发（它们可以完全随机地分发），这些查询都可以正常工作。添加新分片时，您无需将旧数据转移到其中。相反，您可以通过使用更大的权重来将新数据写入其中 - 数据的分布将略微不均匀，但查询将正常有效地工作。
启用 max_parallel_replicas 选项时，查询处理将在单个分片内的所有副本之间并行化。有关更多信息，请参阅 max_parallel_replicas 部分。
要详细了解如何处理分布式 in 和 global in 查询，请参考 此 文档。
虚拟列
_shard_num
_shard_num - 包含来自表 system.clusters 的 shard_num 值。类型：UInt32.
另请参阅