ClickHouse 数据倾斜实战：案例分析与优化技巧
目录
ClickHouse 数据倾斜问题总结与优化措施
1. 分片键选得不好，埋下隐患
2. 数据本身就“偏心”
3. 查询习惯加剧失衡
4. 硬件差异“雪上加霜”
表现形式一览
优化措施：从根源到实践
优化分片键：让数据均匀“落户”
数据预处理：写入前先“理顺”
查询优化：别让计算扎堆
硬件均衡：别让“短板”拖后腿
ClickHouse 的“独门绝技”
MergeTree 引擎的妙用
分布式表“分而治之”
案例分析：从“歪”到“正”的蜕变
超大数据量场景下的分片策略
1. 基于哈希的分片策略
2. 多级分片策略
3. 动态分片与自动扩展
复杂查询的倾斜治理
1. JOIN 操作的倾斜优化
2. GROUP BY 的倾斜治理
3. 子查询与分布式优化的平衡
ClickHouse 数据倾斜问题总结与优化措施
在 ClickHouse 的分布式架构中，数据通过分片和副本实现水平扩展和高可用。分片负责将数据切分到不同节点，副本则为数据提供冗余备份。然而，当数据在分片间分布不均时，倾斜就发生了。想象一下，你把一堆苹果分给几个朋友，结果某个朋友拿了一大半，而其他人只分到几个——这就是数据倾斜的直观写照。
那么，数据倾斜到底是怎么冒出来的呢？以下是几个常见的“幕后推手”：