9000+ 核跑并行：ClickHouse 数据库让任意查询语句肆意奔驰

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原创最新推荐文章于 2026-11-09 22:23:44 发布 978 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ClickHouse教程 — 第二章 ClickHouse快速入门大数据技术之 ClickHouseClickHouse官方介绍ClickHouse介绍篇一|ClickHouse快速入门推荐阅读参考1、2，优先阅读参考1。ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的用于联机分析（OLAP :Online Analytical Processing的列式数据库管理系统（DBMS：Database Management System），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告，主要用于Web流量分析。ClickHouse的全称是。ClickHouse。阅读详情

本文字数：15610；估计阅读时间：40 分钟

作者：Tom Schreiber

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

无限横向扩展

借助并行副本（parallel replicas），ClickHouse 可以让一台拥有 90 个核心的机器与一百台共 9000 核心的集群，执行查询时表现一致。

在云端扩展查询，就像拧动一个旋钮：加节点，速度立刻提升。这就是按需的虚拟分片。

并行副本是开源版中的一个功能，目前处于 beta 阶段（很快将在云端 GA）。有了它，ClickHouse Cloud 获得了零运维开销的水平查询扩展：一个查询不再受限于单个计算节点，而是可以运行在集群中所有节点的所有核心上。这意味着：

弹性 —— 节点一加，查询立刻加速；
简洁 —— 无需数据重分布，只要开启一个选项；
交互速度 —— 即使是 1000 亿行数据，也能在 1 秒内完成。

如果你熟悉 Spark 或传统的云数仓（如 BigQuery、Snowflake），这听起来很像 MPP（大规模并行处理），但 ClickHouse 更轻量。ClickHouse Cloud 会把查询拆分为跨节点的流，避免了传统 MPP 系统常见的重分布和批处理开销。

我们稍后会拆解其工作原理。现在只需记住：并行副本能加速所有可并行化的查询，从简单的 SELECT 到 SUM、AVG 这样的标量聚合。而真正定义分析性能、设定规模基准的核心操作是 GROUP BY。

GROUP BY：分析的心脏

最优雅的系统往往只把一件事做到极致。钢笔的使命就是优雅地把墨迹落在纸上，Unix 工具如 grep 就是完美地完成搜索。ClickHouse 的起点也是如此：让 GROUP BY 比任何系统都快。

“它的设计目标就是解决一个任务：尽可能快地过滤和聚合数据。换句话说，就是把 GROUP BY 做到极致。” —— ClickHouse 发明人 Alexey Milovidov，BDTC 2019

想象一下在数百万、数十亿行数据上运行聚合，快到让你怀疑系统是不是出故障了。这就是我第一次使用 ClickHouse 时的感觉：“肯定出问题了，不可能有这么快，对吗？”

GROUP BY 几乎是所有分析查询的核心。它驱动着可观测性仪表盘，支持把自然语言转为 SQL 的对话式 AI，为客服或代理提供实时分析，以及几乎所有其他分析场景。只要让 GROUP BY 足够快，几乎所有分析任务都会跟着变快。

一项 VLDB 2025 的研究基于真实 BI 工作负载发现：超过一半的查询包含 GROUP BY，再次印证了它在分析中的核心地位。

ClickHouse 正是为此而生。但随着数据规模增长、查询复杂度提升，用户的期望也越来越高。引擎必须确保即使在数百节点的大规模集群中，GROUP BY 依然保持高速。

本文将带你了解 ClickHouse 如何应对这一挑战：先通过一个快速演示，然后深入剖析其执行模型，展示 GROUP BY 如何从单核平滑扩展到上千核心。

ClickHouse 驱动的 GROUP BY 速度

性能讨论常常陷入毫秒和图表。不如换个方式，直接感受“快”意味着什么。我们会在不同规模的数据集上运行同样的 GROUP BY，从单节点的几百万行到跨集群的数千亿行。

从小规模开始：数百万行依然重要

我四年前第一次在 ClickHouse 里跑聚合时，数百万行在我还没反应过来时就完成了，当时真的以为系统出错了。

数百万行在实际工作负载中依然很常见。所以我们先从一个简单的案例开始：对英国房价数据集（截至 2025 年 8 月约 3000 万行，由英国政府持续更新）做一个聚合查询，计算各城镇的销售总额并返回排名前三的结果。

USE uk_base; -- ~30M rows

SELECT
    town,
    formatReadableQuantity(sum(price)) AS total_revenue
FROM uk_price_paid
GROUP BY town
ORDER BY sum(price) DESC
LIMIT 3
SETTINGS
    enable_parallel_replicas = false;

单节点（89 核）下的 3000 万行

我们通过 clickhouse-client 在 ClickHouse Cloud 上运行查询，并关闭了并行副本（enable_parallel_replicas = 0）。

说明：这是相同的查询被循环执行。第一次运行速度快到几乎看不见，所以动画会反复播放相同的查询，让你更直观地感受到速度。

运行时间：33 毫秒
处理行数：3045 万
吞吐量：9.21 亿行/秒，4.61 GB/秒

一次眨眼大约需要 100–150 毫秒。而 33 毫秒的运行时间，相当于眨眼的四分之一，差不多就是相机快门的瞬间。

扩展：十亿级数据已成常态

如今的数据集规模常常以十亿、万亿，甚至千万亿行计。Tesla 在一次负载测试中，曾向 ClickHouse 导入超过一千万亿行数据。

所以我们继续扩展。

10 亿行：眨两次眼

我们在 10 亿行数据集上运行了同样的查询，仍然是单节点 89 核环境：

USE uk_b1; -- 1B rows dataset

SELECT
    town,
    formatReadableQuantity(sum(price)) AS total_revenue
FROM uk_price_paid
GROUP BY town
ORDER BY sum(price) DESC
LIMIT 3
SETTINGS
    enable_parallel_replicas = false;

运行时间：207 毫秒
处理行数：10 亿
吞吐量：48.3 亿行/秒，29.01 GB/秒

眨两次眼的时间，就能完成 10 亿行的分组。

1000 亿行：一瞬完成

我们把规模提升到 1000 亿行，在一台 89 核的节点上再次运行同样的查询：

USE uk_b100; -- 100B rows dataset

SELECT
    town,
    formatReadableQuantity(sum(price)) AS total_revenue
FROM uk_price_paid
GROUP BY town
ORDER BY sum(price) DESC
LIMIT 3
SETTINGS
    enable_parallel_replicas = false;

┌─town───────┬─total_revenue────┐
│ LONDON     │ 3.92 quadrillion │
│ BRISTOL    │ 359.61 trillion  │
│ MANCHESTER │ 266.83 trillion  │
└────────────┴──────────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 16.581 sec. Processed 100.00 billion rows, 600.00 GB (6.03 billion rows/s., 36.19 GB/s.)
Peak memory usage: 572.19 MiB.

结果耗时约 17 秒 🐌。

吞吐量达 60.3 亿行/秒（36.19 GB/秒），表现不错，但运行时间太长，不适合用动画演示。

是时候启动加速模式了 🏎️。

启用并行副本后，相同的查询会在服务中所有节点的所有核心上并行展开：

USE uk_b100; -- 100B rows dataset

SELECT
    town,
    formatReadableQuantity(sum(price)) AS total_revenue
FROM uk_price_paid
GROUP BY town
ORDER BY sum(price) DESC
LIMIT 3
SETTINGS
    enable_parallel_replicas = true;

运行时间：414 毫秒
处理行数：1000 亿
吞吐量：2418.3 亿行/秒，1.45 TB/秒

414 毫秒，相当于打个响指或拍一下手的时间。在这短短的瞬间，ClickHouse 已经以超过 1 TB/秒的速度完成了 1000 亿行的聚合。

这就是“亚秒级聚合，TB/秒吞吐”的威力。

那么 ClickHouse 是如何做到的呢？接下来我们从单节点出发，拆解 GROUP BY 为什么能如此之快。

ClickHouse 如何加速 GROUP BY

ClickHouse 的速度秘诀在于：它会将查询并行化到所有 CPU 核心。在查询流水线（物理执行计划）中，每个核心都有一条并行流，就像高速公路上的车道，每条流都负责构建部分聚合状态。

列式存储打下基础

ClickHouse 采用列式存储：查询只读取需要的列，通过高压缩比减少扫描数据量，并在连续数据上执行向量化（SIMD）运算。结果就是 I/O 极低、计算密度极高，为每个核心运行一条并行流提供了理想环境。

每个核心一条流

ClickHouse 会在每个 CPU 核心上启动一条并行流水线流。每条流负责扫描行、应用过滤，并构建部分聚合状态。

查询引擎内部的执行流程如下：

① 同时扫描多个数据分片

通过索引分析选择的连续行块，会被分配到不同的流同时扫描。

② 并行过滤与聚合

每条流处理自己独立的数据范围，利用 SIMD 进行过滤和更新聚合状态。

③ 合并中间结果

所有流生成的部分状态会被汇总为最终结果。这一步不支持流间并行，因此看似是瓶颈，但通常开销较小，因为大部分计算已在聚合阶段完成。如果查询包含多个聚合函数（如 COUNT、SUM、MAX），这些合并会并行执行。

④ 排序与限制

将结果排序，并应用 LIMIT 子句（如果有）。

⑤ 返回结果

最终结果被返回给客户端。

这种架构之所以高效，是因为流水线流并不会直接算出最终结果，而是生成可合并的中间状态，最后汇总为正确答案。

为什么部分状态如此关键

正是部分状态让并行成为可能。

如果没有它们，GROUP BY 就无法高效地在多个核心或多个节点之间拆分。每个核心（或节点）都必须处理某个分组的所有行。而有了部分状态，任何核心（或节点）都可以独立处理任意子集的数据，并输出可合并的中间结果，最终合并为正确答案。

这种机制带来了两大好处：

流水线调度更灵活：数据不需要事先按分组键切分，流可以扫描任意范围。
动态负载均衡：如果某个流遇到数据倾斜，数据行可以被重新分配到其他流，从而保持整体吞吐量；关键在于每个流都能产生可合并的结果。

ClickHouse 支持将 170 多个聚合函数（及其组合器）并行化，不仅在核心内，还能跨节点。

接下来，我们进一步深入查询流水线的聚合阶段。

GROUP BY 执行流水线内部

GROUP BY 查询由每个流水线流独立处理，采用哈希聚合算法：每个流维护一个内存哈希表，每个分组键（例如城镇）对应一个部分聚合状态。

ClickHouse 的哈希表

ClickHouse 并不是只用一种哈希表，而是实现了 30 多种专门的变体，并根据分组键类型、基数、工作负载等条件自动选择。

正如 CMU 的 Andy Pavlo 所说：“ClickHouse 是个非常独特的系统 —— 你们居然实现了 30 种哈希表！” 也正是对底层细节的这种极致追求，让 GROUP BY 的性能如此出众。

以下演示了一个“按城镇计算平均价格并排序”的查询过程：

① 各流独立聚合

流 1: London → (sum=500k, count=2); Oxford → (sum=600k, count=1)
流 2: Oxford → (sum=400k, count=1); London → (sum=400k, count=1)

（实际上流是并行运行的，这里顺序展示只是为了说明。实际中，哈希表会存储指针，指向共享内存区域中的聚合状态。）

② 合并部分结果

求和和技术合并的全局结果如下：

Oxford: (600k+400k) / (1+1) = 500k
London: (500k+400k) / (2+1) = 300k

为什么不能直接把均值再平均？

例如流 1 里 London=250k，流 2 里 London=400k，简单平均=325k，这是错误的。正确方法是合并总和和计数，得到 300k。

③ 排序 + 限制

合并后的分组被排序、应用 LIMIT，并返回最终结果。

优雅的并行

总结来说，部分状态既保证了独立性，也保证了正确性：

独立性：任意流水线流都能处理任意数据行。
正确性：合并后的结果每次都保证是正确的。

这就是 ClickHouse GROUP BY 的核心：既高效又正确的并行。

GROUP BY 部分状态的内存

分组键的基数（如城镇数量）决定了内存峰值：唯一值越多，哈希表就越大。

ClickHouse 提供了多种优化手段：

如果分组键是表排序键的前缀，数据可以顺序扫描并聚合，每个流一次只处理少量分组，完成后将结果推送到后续阶段。这能显著降低内存消耗，但会限制并行性，因此默认关闭。
如果内存不足，ClickHouse 会把部分状态溢写到磁盘。

内存占用还与聚合函数相关：

很小的状态：sum, count, min, max, avg（仅一两个数字）
中等状态：groupArray（有限数组）
较大的状态：uniqExact（存储所有唯一值或其哈希，通过并集合并）

这些差异既影响内存占用，也影响跨节点的扩展效率，这是后续会重点讨论的主题。

这些优化叠加在一起，使 GROUP BY 的性能既能随着核心数的增加而提升，也能随着节点规模的扩展而增强。接下来，我们对这一点进行测量。

测试方法

为了保证结果清晰、可复现，我们在所有基准测试中采用了统一的设置。测试覆盖了不同规模的 ClickHouse Cloud 服务，从单节点到启用并行副本的多节点集群。所有测试均使用相同的数据集和查询，以便单独观察扩展效果并进行公平对比。

这些基准测试完全可复现。相关代码已开源在公共 GitHub 仓库，可以针对任意数据集或查询集运行。该框架既支持纵向扩展（单节点增加核心数），也支持横向扩展（增加节点数），并内置了一个用于生成大规模英国房价数据集的工具。

生成器的原理是复制现有数据行。虽然看起来有些“人工”，但由于测试查询的 GROUP BY 键（县、城镇、区）保持不变，因此结果扩展与真实情况一致（例如 Oxford 即便有更多房屋交易，也仍然是同一个城镇）。

我们的测试环境包括：

一个运行 ClickHouse v25.6 的 ClickHouse Cloud 服务，部署在 AWS us-east-2 区域，节点数量可变；
一台专用的 EC2 m6i.8xlarge 实例（32 vCPU，128 GB 内存，位于同一区域），通过 clickhouse-client 执行基准测试。

在每种配置下，每个查询运行 10 次，我们记录三类结果：

cold —— 首次运行（缓存关闭）；
hot —— 最快的一次暖运行；
hot_avg —— 多次暖运行的平均值。

为了简洁展示，本文仅呈现 hot 结果；完整数据（包含 cold、hot、hot_avg）以及并行副本的详细执行情况已在仓库提供。

环境准备好后，我们开始观察结果，首先是纵向扩展 —— 即 GROUP BY 在单节点上如何随着核心数增加而提升性能。

纵向扩展 GROUP BY（增加单节点核心数）

扩展其实很简单：在 ClickHouse Cloud 中，计算与存储是解耦的，这意味着你可以轻松调整节点的 CPU 配置。ClickHouse 会自动在所有核心上并行执行 GROUP BY。核心越多，查询越快。

单节点并行扩展是否有效？

下图展示了在单节点上运行 100 亿行 GROUP BY 查询时，核心数增加对性能的影响：

完整结果（包括行数、字节和耗时的详细分解）已发布在基准测试的 GitHub 仓库（https://github.com/ClickHouse/examples/blob/3b6da4b0d0607d4debe5783021ffd2019058637e/blog-examples/ParallelReplicasBench/results/2025-08-30_vert_uk_b10_n1_c1-2-4-8-16-32-64-89_r10_nocachedrop/summary_matrix-nodes-1_cores-1_2_4_8_16_32_64_89_2025-08-30_130631.json）。

在仅使用 1 个核心时，查询完成耗时 78.7 秒，整体速率约为 1.27 亿行/秒（约 728 MiB/秒）。当核心数翻倍时，运行时间几乎减半，吞吐量也随之提升：

2 核：39.6 秒，2.53 亿行/秒（1.4 GiB/秒）
4 核：19.9 秒，5.03 亿行/秒（2.8 GiB/秒）
8 核：10.0 秒，9.98 亿行/秒（5.3 GiB/秒）
16 核：5.3 秒，19 亿行/秒（10.6 GiB/秒）
32 核：2.6 秒，37 亿行/秒（20.7 GiB/秒）
64 核：1.9 秒，55 亿行/秒（30.6 GiB/秒）

总结：GROUP BY 的性能几乎随核心数线性提升。每个核心处理一部分数据，并构建对应的中间状态，ClickHouse 引擎会高效地将这些状态合并。

纵向扩展的瓶颈

接下来我们查询 100 亿行数据集里每个（县、镇、区）的聚合结果：

COUNT() —— 房产销售数量
SUM(price) —— 总销售额
AVG(price) —— 平均售价

查询结果按总销售额排序，返回前 10 个地区或最赚钱的区域。

USE uk_b10; -- 10B rows dataset

SELECT
    county,
    town,
    district,
    formatReadableQuantity(count())    AS properties_sold,
    formatReadableQuantity(sum(price)) AS total_sales_value,
    formatReadableQuantity(avg(price)) AS average_sale_price
FROM uk_price_paid
GROUP BY
    county,
    town,
    district
ORDER BY sum(price) DESC
LIMIT 10
SETTINGS
enable_parallel_replicas = false;

在一台 89 核的节点上，运行时间为 14.4 秒（约 6.92 亿行/秒）。虽然速度不算差，但对于仪表盘或临时分析场景，14 秒显得太久，不够交互式。

大约相当于你系鞋带、等红灯，或者用微波炉加热一片披萨的时间（向意大利读者致歉）。

对于这种基数固定的场景（英国的县或城镇数量不会增加），使用增量物化视图是最佳选择。按地理维度预聚合可以大幅减少数据量，并保证毫秒级响应。

物化视图：将中间状态存储到磁盘

ClickHouse 的增量物化视图进一步扩展了部分聚合状态的概念：不是在查询时重新计算，而是在数据写入时就捕获聚合状态，把它们存储在数据分片里，并通过后台合并任务持续更新。可以理解为聚合逻辑在后台流水线中持续运行。我们将在后续文章里详细介绍。

当然，预聚合并非适用于所有场景。在可观测性（observability）中，每一条日志都可能被分析，临时查询可能会跨越任意维度；当分组基数不固定时，也无法提前聚合。此时只能依靠算力：当一台“大家伙”，即使有 89 核，也不够用时，就只能选择横向扩展 —— 这正是并行副本发挥作用的地方。

横向扩展 GROUP BY（并行副本）

横向扩展在 ClickHouse Cloud 中同样非常容易。因为计算和存储解耦，你可以随时增加新的计算节点，它们会立即加入集群。

与传统的物理分片不同，ClickHouse Cloud 中所有节点都从对象存储中的同一个无限分片读取数据，相当于虚拟副本。启用并行副本功能后，这些节点会成为同一查询的额外并行处理流。节点越多，查询越快。一个协调器负责调度，在运行时将数据动态分片分配到各个节点 —— 就像一种“按需虚拟分片”。

（该功能目前在 ClickHouse Cloud 中处于 beta 阶段；你现在就可以在部分工作负载中启用它，GA 很快就会上线。）

在没有并行副本（parallel replicas）的情况下，一个 GROUP BY 查询只能利用单个节点的核心数（本实验环境为 89 核）。启用并行副本后，所有节点的核心都会参与同一个查询：

默认 3 节点：从 89 核扩展到 267 核；
10 节点：890 核；
20 节点：1780 核；
100+ 节点：8900+ 核，35,600+ GiB 内存。

整个过程无需分片或数据迁移，只需增加无状态计算节点即可完成。只要点击一次，或调用一个 API，就能实现。

本文实验规模停在 100 节点；至于“能扩展到多远”，我们会在并行副本 GA 后发布单独的深度分析。

提示：并行副本不仅能加速 GROUP BY，还能加速标量聚合和普通 SELECT。对于标量聚合（如不带 GROUP BY 的 SUM/AVG），计算节点会构建、发送并合并相同的中间结果；对于非聚合的 SELECT，节点并行处理数据并返回子结果，协调器再完成最终的排序与 LIMIT。

工作在副本间如何拆分

下图展示了 100 亿行 GROUP BY 在多节点间的扩展情况（每个节点 89 核）：

完整结果见图表后的实验数据（https://github.com/ClickHouse/examples/blob/3b6da4b0d0607d4debe5783021ffd2019058637e/blog-examples/ParallelReplicasBench/results/2025-08-29_horiz_uk_b10_n1-3-10-20-40-80-100_c89_r10_nocachedrop/summary_matrix-nodes-1_3_10_20_40_80_100_cores-89_2025-08-29_101110.json）。

单节点：14.2 秒，约 7.03 亿行/秒（5.9 GiB/秒）；

3 节点：5.2 秒；
10 节点：2.0 秒；
20 节点：1.3 秒；
40 节点：0.85 秒；
80 节点：0.56 秒；
100 节点：0.55 秒。

图表还展示了每个节点的参与度、每节点读取的未压缩数据量，以及网络流量（每个节点将中间结果发送给协调器，由协调器收集并合并）。

从更深入的指标来看：我们的基准测试还跟踪了更多细节，包括每个节点处理的行数、扫描的压缩/未压缩字节数、内存使用情况、扫描与聚合耗时，以及冷/暖/热状态。为了让图表更简洁，这里省略了这些细节，完整结果可在 GitHub 仓库查看。（https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/blog-examples/ParallelReplicasBench）

需要注意的是，扩展效果并非严格线性。节点数翻倍并不总能让运行时间减半，但表现接近。例如，单节点需扫描 ~84 GiB；3 节点时为 ~28 GiB；10 节点时为 ~8 GiB。当扩展到 80–100 节点时，每个副本仅需处理 ~1 GiB 或更少，此时协调开销（例如网络传输中间结果到协调器）开始占据主导，使得在小规模数据集上的扩展效率逐渐下降。

在 1 万亿行数据上的扩展

当单节点的任务量过小，无法抵消并行副本带来的协调开销时，扩展曲线就会开始变缓。为了验证这一点，我们在相同配置的计算节点（每个 89 核）上，使用放大 100 倍的数据集 —— 共 1 万亿行 —— 重新运行了相同的查询。

完整结果可在报告中查看（https://github.com/ClickHouse/examples/blob/3b6da4b0d0607d4debe5783021ffd2019058637e/blog-examples/ParallelReplicasBench/results/2025-08-30_horiz_uk_t1_n1-3-10-20-40-80-100_c89_r10/summary_matrix-nodes-1_3_10_20_40_80_100_cores-89_2025-08-30_165307.json）。

在节点数较少时，每个节点负载极高：单节点需要扫描和聚合 8.2 TiB 数据，即便是 3 个节点，每个节点仍需接近 3 TiB。

当节点数增加到 10 个时，每个节点的读取量降至约 910 GiB，扩展效果开始显现。之后节点数翻倍时，性能提升接近甚至超过线性预期：

10 → 20 节点：提速 2.02 倍
20 → 40 节点：提速 2.28 倍
40 → 80 节点：提速 2.17 倍
80 → 100 节点：提速 1.39 倍（优于线性预期的 1.25 倍）

即使在 100 节点规模下，每个副本仍需处理约 90 GiB 数据，工作量足以摊薄协调开销，因此整体扩展依旧保持强劲。

当然，在 1 万亿行数据集上，扩展规模完全可以继续突破 100 节点。但正如前文提到的，我们会把“究竟能扩展到多远”的深度测试留到并行副本 GA 后再展开。

同时需要注意，并行副本的效率还与部分聚合状态的大小密切相关 —— 我们将在下一节深入分析这一点。

当 GROUP BY 负载加重时

并不是所有的 GROUP BY 都一样。前面展示的 SUM、AVG 属于轻量聚合，中间计算状态很小。但当 GROUP BY 变得更复杂时，比如 COUNT DISTINCT，情况就不同了 —— 此时部分状态的大小开始变得关键。

为了说明这一点，我们在一个包含 100 亿行的数据集上做了实验，统计每个季度、每个县中有销售的不同街道数量。

USE uk_b10; -- 10B rows dataset

SELECT
  county,
  toStartOfQuarter(date) AS qtr,
  uniq(street) AS distinct_streets_with_sales
FROM
  uk_price_paid
GROUP BY
  county, qtr
ORDER BY
  qtr, county;

查询本身很简单，真正起决定作用的是聚合函数的选择。

说明：这个基准测试重点对比不同聚合函数产生的中间状态大小。由于这是一个全新的 GROUP BY 查询（不同于之前的测试），我们在 16 核节点上运行，而不是 89 核节点，借此也展示出无论核心数多少，并行副本都能保持高效扩展。

轻量场景：uniq

uniq 聚合函数是近似去重，但非常高效。它采用自适应采样（最多 65,536 个哈希），保证中间状态紧凑。

完整结果可见官方报告（https://github.com/ClickHouse/examples/blob/9884ee05fbd20223cd9c67ab736dfdbc1024c133/blog-examples/ParallelReplicasBench/results/2025-09-02_horiz_uniq_uk_b10_n1-3-10-20-40-80-100_c16_r10/summary_matrix-nodes-1_3_10_20_40_80_100_cores-16_2025-09-02_050856.json）。

每个节点发送的状态：从约 58 MiB/节点（3 节点场景下 2 个发送节点）缩减到约 4.2 MiB/节点（100 节点时）。
协调器接收的总量：从约 115 MiB（2×58 MiB，3 节点）到约 416 MiB（99×4.2 MiB，100 节点）。

→ 随着节点增加，协调器的输入压力保持较小，每个节点的网络流量也逐渐降低。

重负载场景：uniqExact

uniqExact 聚合函数计算真实的 COUNT DISTINCT。中间状态明显更大，因为每个节点都必须保存它遇到的所有不同值，根据类型以原始值或哈希存储，最后再由协调器合并。

完整结果同样见官方报告（https://github.com/ClickHouse/examples/blob/9884ee05fbd20223cd9c67ab736dfdbc1024c133/blog-examples/ParallelReplicasBench/results/2025-09-02_horiz_uniqExact_uk_b10_n1-3-10-20-40-80-100_c16_r10/summary_matrix-nodes-1_3_10_20_40_80_100_cores-16_2025-09-02_055212.json）。

每个节点发送的状态：从约 225 MiB/节点（3 节点场景下 2 个发送节点）缩减到约 16 MiB/节点（100 节点时）。
协调器接收的总量：从约 450 MiB（2×225 MiB，3 节点）到约 1.5 GiB（99×16 MiB，100 节点）。

与 uniq 相比，状态体积大约增加了 4 倍，因此网络传输和合并时间更突出，尽管整体运行时间仍有所提升。

需要注意的是：uniqExact 的状态大小取决于基数。在我们的数据里，（县、季度）维度下的唯一街道数最多约 17k，并保持稳定，因此这个例子算是“温和”的情况。

基数挑战：如果唯一值数量急剧膨胀（例如对数十亿用户执行 uniqExact(user_id)，或对全网执行 uniqExact(url)），那么状态体积可能比 uniq 大出几个数量级，网络开销也会随之急剧增加。

关于 distinct 的结论

并行副本可以扩展全部 170 多种聚合函数，但效率很大程度上取决于中间状态的大小：

轻量状态（如 sum、count、uniq）：扩展效果良好。
重型状态（如 uniqExact）：也能扩展，但需要更多网络带宽和合并时间。
折中方案（如 uniqHLL12）：固定状态大小约 2.5 KB，在 1 万–1 亿去重值范围内误差约 1–2%；在小数据集上准确性不足，在超过 1 亿时性能下降，但在部分场景下是很实用的平衡方案。

复杂聚合依然可以扩展，但更大的中间状态意味着更高的网络和合并开销。是否值得做这种权衡，取决于每个节点需要处理的数据量。这也引出了 ClickHouse 为保持并行副本高效而设定的保护机制。

扩展的限制与安全机制

并不是说给查询增加更多节点，它就一定会更快。

在较小的数据集（例如 100 亿行）上，并行副本（parallel replicas）在节点数量较少时扩展良好，但当节点数增加过多时，部分节点可能没有足够的任务可做，反而让协调开销变成瓶颈。

在超大规模数据集（例如 1 万亿行）上，情况正好相反：节点数太少会导致单个节点压力过大，而当节点数增加时，每个节点仍然有大量数据要处理，因此协调成本是值得的，整体扩展效果反而更好。

为了让并行副本保持高效，ClickHouse 提供了两项关键的保护机制：

parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica —— 只有当分配到单个节点的行数超过一定阈值时，才会把该节点作为并行副本启用，以避免不必要的开销。
max_parallel_replicas —— 限制单次查询中可使用的并行副本节点的最大数量（默认值为 1000）。

在执行过程中，查询规划器会预估 rows_to_read（例如通过索引分析），即查询实际需要扫描和处理的行数。结合以上两个设置，系统会决定是否启用并行副本，以及最多使用多少节点：

启用规则：只有当满足最小行数阈值时，查询才会启用并行副本。

rows_to_read >= 2* parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica

否则查询会在单节点上运行。

限制规则：即便启用了并行副本，实际使用的节点数量（number_of_replicas_to_use）仍会受到 max_parallel_replicas 的上限控制。

rows_to_read / parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica

(still capped by min(cluster size, max_parallel_replicas))

如果结果值 ≤ 1，并行副本同样不会启用，查询将回退为单节点执行。

换句话说：小数据集不会启用并行副本；大数据集会使用，但只会在保证每个节点都有足够工作时才扩展。

示例：假设某个查询需要读取 100 亿行数据，max_parallel_replicas = 100，而 parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica = 10 亿。

启用规则（Enable rule）：仅当总行数 ≥ 2 × parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica，才会启用并行副本
限制规则（Limit rule）：允许参与的节点数 = rows_to_read ÷ parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica，最多不超过 max_parallel_replicas

每个节点处理约 10 亿行，资源利用率良好，协调成本合理。

默认行为：默认情况下，parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica = 0，即禁用保护机制。此时所有查询默认启用并行副本，受 max_parallel_replicas 或集群规模约束。但这在小数据集场景下可能造成不必要的协调开销，因此建议在生产中根据实际任务配置合理阈值。也可通过 enable_parallel_replicas 选项在每条查询中显式控制其行为，并可覆盖查询级别的 max_parallel_replicas。

总结：这些机制共同确保并行副本仅在真正能加速查询的前提下启用，避免无效扩展带来的资源浪费。

接下来，我们将深入探讨：并行副本是如何在底层将查询任务动态分配到多个节点上的。

并行副本是如何分配任务的

（我们已发布过一份关于并行副本任务分配机制的详尽指南（https://clickhouse.com/docs/deployment-guides/parallel-replicas），这里仅对关键原理进行简要总结。）

在 ClickHouse Cloud 中，接收到查询的节点（由负载均衡器选择）将作为该查询的“协调器”。值得注意的是，协调器本身也会作为完整的并行副本参与执行，与其他节点无异，这一点在前文动画中已有展示。

当查询到达后，协调器会将查询拆分为多个 granule（ClickHouse 中的最小处理单元，默认为约 8,192 条连续行），这些 granule 是通过索引分析得出的。协调器将 granule 分配给所有参与节点，包括自身。

每个副本节点在本地扫描分配到的 granule，计算对应的部分聚合状态，并将这些状态通过流的形式返回给协调器。协调器随后对所有结果进行合并，最终返回查询结果。

这种 granule 机制实现了细粒度的负载均衡：

动态协调：副本完成当前任务后可继续请求下一个 granule，性能更高的副本自然会处理更多数据
任务抢占（Task stealing）：如果某个副本处理缓慢，其他副本可以接手其未完成任务
缓存命中率优化：借助一致性哈希算法，相同的 granule 会在重复查询中由相同节点处理，从而复用缓存。该特性在节点总数 ≤ max_parallel_replicas 时效果最佳，否则节点分配将是随机的

介绍完底层机制，我们再从整体角度看看 GROUP BY 在 ClickHouse Cloud 中的扩展方式。

GROUP BY 的云端演进

在 ClickHouse Cloud 中，GROUP BY 现在可以通过两种互补方式在节点集群间实现弹性扩展：

跨查询扩展（Inter-query scaling）：增加更多节点，就能同时运行更多查询。负载均衡器会将请求分发到更大的计算池中，因此随着集群规模的扩大，整体吞吐量也会相应提升。
查询内扩展（Intra-query scaling，本篇重点）：通过把一个查询拆分到多个节点并行执行来提升速度。启用并行副本（parallel replicas）后，ClickHouse 会充分利用所有节点的所有 CPU 核心来加速查询。

在开源版 ClickHouse 中，单个查询同样可以通过分片（sharding）或并行副本来扩展。分片会把数据分布到多个节点，但如果要增加容量，就必须重新分片（resharding），可能耗时数小时甚至数天。并行副本也能发挥作用，但在无共享架构（每个节点独立存储数据）下，需要完整的物理副本。

而在云端，这个模式的优势更加明显：计算与存储彻底解耦，每个节点都像一个无状态的虚拟副本，从共享对象存储中读取数据。节点可以随时添加或移除，不需要复制或重新分布数据，而单个查询的提速只需轻轻启用一个功能即可。

云端还带来了更多优势。分布式缓存让热点数据紧贴计算节点，从而加速整个集群内的重复查询。共享目录（Shared Catalog）集中管理数据库元数据，使新节点能够在几秒内上线。同时，GROUP BY 还能无缝支持 Iceberg、Delta Lake 等开放表格式以及 ClickHouse 原生表。

对外部格式的查询同样采用本文介绍的部分聚合状态执行模型。在原生表中，并行副本会按照数据粒度划分任务；而在外部格式下，则需要使用这类 …Cluster 函数 —— 如 s3Cluster、azureBlobStorageCluster、deltaLakeCluster、icebergCluster 等 —— 它们会以文件为单位拆分任务（例如 Iceberg 中的 Parquet 文件）。

换句话说，无论数据位于原生表还是外部开放格式中，ClickHouse Cloud 都能将 GROUP BY 扩展到所有无状态计算节点，并依旧保证交互级别的查询速度。

从单机到云端的演化

本文记录了我从第一次使用 ClickHouse 查询时的震惊——“怎么可能这么快？”——到见证这一性能模型无缝扩展至整个云端集群的全过程。

GROUP BY 是分析型查询的核心，驱动着可观测性、对话式 AI、智能分析等各种场景。

ClickHouse 的核心目标就是高效执行 GROUP BY。在云端，这一设计进一步演进：借助并行副本（parallel replicas，ClickHouse Cloud 中的开源功能，目前处于 beta，很快将正式 GA），原本的“每核心一条处理流”架构被拓展为无限横向扩展，使单个查询能够在所有节点的全部核心上并行运行，而无需重新分片或数据迁移。其结果是，无论数据规模还是数据形态如何，ClickHouse Cloud 都能保持交互级别的查询速度。

它的核心哲学仍然是简洁而高效：每个处理流负责构建可合并的部分状态，最后统一汇总为准确结果。

就像那支优雅的钢笔一样，ClickHouse 始终专注于将 GROUP BY 做到极致——如今，它不仅在本地飞快，在云端也同样表现出色，规模无上限。

目前，并行副本功能在 ClickHouse Cloud 中已进入 beta 阶段，即将全面 GA。你现在就可以在部分工作负载中启用它，亲自体验这种飞跃式的查询速度提升。

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