ClickHouse内幕（2）基础数据结构_clickhouse底层数据结构-优快云博客

作者吴建超
ClickHouse以性能好被大家所熟知，而一个数据库的性能优化是一个庞大的系统性工程。本文着眼于ClickHouse内部的基础数据结构，以揭露ClickHouse性能优化的冰山一角。

在软件工程中并不是所有的执行路径都需要优化，只有关键执行路径才需要花费大力气进行优化。对于数据库领域来说关键执行路径，一句话就可以概括，一个查询中对每行数据都需要执行的函数或者代码。而基础数据类型是关键执行路径上的算法的基础，所以对它们的优化对性能有重要影响。

PS：本文的讨论基于ClickHouse 24.1。

最后更新于：2024-06-03

一、基础数据类型

根据实践经验有大概一半的列是字符串类型，所以字符串是一个重要基础数据类型。ClickHouse是一个列式数据库，数据处理的过程中也是以列式进行处理，每个列的数据需要用数组表示，所以数组也是重要数据类型。

本文讨论ClickHouse的内部的重要基础数据类型：StringRef、PodArray。

二、StringRef

StringRef的工作原理类似std:string_view，它可以表示对字符串序列的引用，比如字符串str=”abcdef”，那么StringRef(str.data() + 1, 2)表示”bc”，请注意这里StringRef实际上没有对”nc”进行拷贝。

StringRef被广泛运用在ClickHouse关键执行路径中，比如：内存中对于String类型列的表示ColumnString、Aggregate和Join算子用到的关键数据结构HashMap等。下图展示了String类型列中使用StringRef，避免了数据拷贝。

因为应用广泛，所以ClickHouse对StringRef进行了深度优化。

StringRef最重要的操作是判断相等，所以判断相等的函数memequalWide是重点优化对象。如何判断两个字符串相等，ClickHouse采用了批量处理的思路，而不是逐一对比每个字符。

1. size <= 16

当字符串长度小于等于16的时候，根据字符串的长度分成以下4中情况处理。主要思路是尽量将字符串当做比较大的数据类型（整型）做比较，以节约CPU计算周期。这么做的原因是64位CPU一次计算可以对比8个字符，将其当做较大的数据类型作比较可以最大限制的减小比较的次数。

由于不是所有情况size都能被数据类型的长度整除，对比前n个字节后，在再次对比后n个字节，这里是个很巧妙的设计，因为两次对比可以完成对所有字符的比较。

2. size > 16

1.对于大于64字节的部分使用compare64，compare64是4个compare8的组合。

2.对于剩余能被16整除的部分使用compare8，compare8是一个向量比较函数，使用SSE2指令集，一次对比两个16个字符的字符串。

3.使用compare8函数对比剩余部分的的后16个字符。

3. compare8函数

通过SSE2指令集（SIMD指令）一次性对比两个16个字符的数据是否相等。

inline bool compareSSE2(const char * p1, const char * p2)
{
    return 0xFFFF == _mm_movemask_epi8(              // 4) translate _m128i to int32
	_mm_cmpeq_epi8(                                  // 3) 比较两个String
	        _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(p1)),        // 1) 将String 1加载到寄存器
	        _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(p2))));      // 2) 将String 2加载到寄存器
}

三、PodArray

PodArray是ClickHouse的自定义vector，ClickHouse中几乎所有的数据类型的列在内存中的表示都会用到PodArray，所以ClickHouse对PodArray也是进行了大量的优化。

绝大多数细致的优化都是针对场景的，所以首先明确PodArray设计的应用场景，它主要用于存储列式的数据，ClickHouse中列式的数据在内存中会划分为小的Chunk，默认Chunk的长度是6.5w左右，总结下来PodArray主要用于存储大量的数据的类似vector的数据结构。

1. 支持Stack内存分配

因为栈的空间是有限的，传统的动态数组结构比如std::vector，数据都是分配在堆上，这样的设计具有普适性，但是对数据的访问会有一次跳转，不利于数据cacheline的命中率。针对这一点ClickHouse提供了Stack上的内存分配方案PODArrayWithStackMemory。

其工作原理如下。首先PodArray继承了AllocatorWithStackMemory，AllocatorWithStackMemory是一个内存分配器，其特点是当需要分配的内存小于一定阈值的时候使用栈上的空间，当大于阈值的时候分配对上的空间，并把栈上的数据拷贝到堆上。

2. Padding

PaddedPodArray是带有Padding的PodArray，其左右都填充了一些空白的内存空间，这些内存空间被初始化为了0，其内存结构如下：

2.1 left padding

ClickHouse中有很多变长的数据类型，变长的数据类型指的是每个值的长度是不固定的，比如String。对于这种数据结构在存储的时候需要存储一个offset数组和一个数据数组，如下：

当需要获取某个元素的时候，需要计算元素的长度，计算方式如下：

    /// Size of i-th element, including terminating zero.
    size_t ALWAYS_INLINE sizeAt(ssize_t i) const 
    {
         auto end_offset = i == 0 ? 0 : offsets[i - 1];
        return offsets[i] - end_offset; 
    }

每次都需要判断i是不是为0，if语句会大大影响CPU指令的cache命中率，并且不能触发编译器的自动向量化操作，从而影响性能。

当有了left padding后，代码可以优化为：

    /// Size of i-th element, including terminating zero.
    size_t ALWAYS_INLINE sizeAt(ssize_t i) const 
    {
        return offsets[i] - offsets[i - 1]; 
    }

去掉了if，消除了对CPU指令cache命中率的影响，同时如果循环调用，可以触发编译器的自动向量化操作。

PS：CPU指令cache命中率对性能的影响可以参考：ClickHouse内幕（5）基于硬件的性能优化

PS：编译器自动向量化触发条件：requirements-for-vectorizable-loops

2.2 right padding

Right padding设计的主要作用是提升SIMD指令函数的效率并简化编码。比如：一个简单的SSE版本的memory copy函数，在没有right padding的情况下，其实现可能如下：

inline void memcpy(char * __restrict dst, const char * __restrict src, size_t n)
{
    auto aligned_n = n / 16 * 16;
    auto left = n - aligned_n;
    while (aligned_n > 0)
    {
        _mm_storeu_si128(reinterpret_cast<__m128i *>(dst), _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(src)));

        dst += 16;
        src += 16;
        aligned_n -= 16;
    }
    ::memcpy(dst, src, left);
}

但是如果dst和src各有15个byte的right padding，那么实现可以优化为如下：

inline void memcpy(char * __restrict dst, const char * __restrict src, size_t n)
{
    while (n > 0)
    {
        _mm_storeu_si128(reinterpret_cast<__m128i *>(dst),
            _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(src)));

        dst += 16;
        src += 16;
        n -= 16;
    }
    // 这里无需额外处理结尾部分
}

3. emplace_back函数

PodArray的函数，直接在末尾的内存空间上构建要插入的对象，相对提前构建好对象然后在拷贝到PodArray的方式减小了一次内存拷贝的开销。这个优化方式跟std::vector的emplace_back函数类似。

    template <typename... Args>
    void emplace_back(Args &&... args) /// NOLINT
    {
        if (unlikely(this->c_end + sizeof(T) > this->c_end_of_storage))
            this->reserveForNextSize();

        new (t_end()) T(std::forward<Args>(args)...);   /// 在末尾构建对象，减少了数据拷贝的开销
        this->c_end += sizeof(T);
    }

在创建对象的时候使用了c++特性placement new operator，其允许在指定内存地址创建对象。关于placement new operator请参考：stackoverflow。