复制 + 扩展

在这个例子中，您将学习如何设置一个简单的 ClickHouse 集群，该集群既具有复制功能又具备扩展性。它由两个分片和两个副本组成，并使用 3 节点的 ClickHouse Keeper 集群来管理协调及保持集群中的法定人数。

您将要设置的集群架构如下所示：

备注

尽管可以在同一服务器上运行 ClickHouse Server 和 ClickHouse Keeper 的组合，但我们强烈建议在生产环境中为 ClickHouse Keeper 使用专用主机，这也是我们将在本示例中演示的方法。

Keeper 服务器可以更小，每个 Keeper 服务器一般需要 4GB 内存，直到您的 ClickHouse 服务器变得庞大。

前提条件

您之前已设置过一个本地 ClickHouse 服务器
您熟悉 ClickHouse 的基本配置概念，例如配置文件
您的机器上已安装 docker

设置目录结构和测试环境

示例文件

以下步骤将指导您从头开始设置集群。如果您希望跳过这些步骤并直接运行集群，可以从 examples repository 获取示例文件。

在本教程中，您将使用 Docker compose 来设置 ClickHouse 集群。该设置可以修改为适应独立的本地机器、虚拟机或云实例。

运行以下命令以设置本示例的目录结构：

mkdir cluster_2S_2R
cd cluster_2S_2R


# Create clickhouse-keeper directories
for i in {01..03}; do
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-keeper-${i}/etc/clickhouse-keeper
done


# Create clickhouse-server directories
for i in {01..04}; do
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server
done

将以下 docker-compose.yml 文件添加到 clickhouse-cluster 目录中：

version: '3.8'
services:
  clickhouse-01:
    image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-01
    hostname: clickhouse-01
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:8123:8123"
      - "127.0.0.1:9000:9000"
    depends_on:
      - clickhouse-keeper-01
      - clickhouse-keeper-02
      - clickhouse-keeper-03
  clickhouse-02:
    image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-02
    hostname: clickhouse-02
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:8124:8123"
      - "127.0.0.1:9001:9000"
    depends_on:
      - clickhouse-keeper-01
      - clickhouse-keeper-02
      - clickhouse-keeper-03
  clickhouse-03:
    image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-03
    hostname: clickhouse-03
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-03/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-03/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:8125:8123"
      - "127.0.0.1:9002:9000"
    depends_on:
      - clickhouse-keeper-01
      - clickhouse-keeper-02
      - clickhouse-keeper-03
  clickhouse-04:
    image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-04
    hostname: clickhouse-04
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-04/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-04/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:8126:8123"
      - "127.0.0.1:9003:9000"
    depends_on:
      - clickhouse-keeper-01
      - clickhouse-keeper-02
      - clickhouse-keeper-03
  clickhouse-keeper-01:
    image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-keeper-01
    hostname: clickhouse-keeper-01
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-01/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:9181:9181"
  clickhouse-keeper-02:
    image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-keeper-02
    hostname: clickhouse-keeper-02
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-02/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:9182:9181"
  clickhouse-keeper-03:
    image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-keeper-03
    hostname: clickhouse-keeper-03
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-03/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:9183:9181"

创建以下子目录和文件：

for i in {01..04}; do
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/config.d
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/users.d
  touch fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
  touch fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
done

config.d 目录包含 ClickHouse 服务器配置文件 config.xml，在其中定义了每个 ClickHouse 节点的自定义配置。该配置与每个 ClickHouse 安装中自带的默认 config.xml ClickHouse 配置文件相结合。
users.d 目录包含用户配置文件 users.xml，在其中定义了用户的自定义配置。该配置与每个 ClickHouse 安装中自带的默认 ClickHouse users.xml 配置文件相结合。

自定义配置目录

在编写自己的配置时，最好使用 config.d 和 users.d 目录，而不是直接修改 /etc/clickhouse-server/config.xml 和 etc/clickhouse-server/users.xml 中的默认配置。

这一行

<clickhouse replace="true">

确保了在 config.d 和 users.d 目录中定义的配置部分覆盖默认 config.xml 和 users.xml 文件中定义的默认配置部分。

配置 ClickHouse 节点

服务器设置

现在修改位于 fs/volumes/clickhouse-{}/etc/clickhouse-server/config.d 的每个空配置文件 config.xml。下面突出显示的行需要根据每个节点进行更改：

<clickhouse replace="true">
    <logger>
        <level>debug</level>
        <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
        <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
        <size>1000M</size>
        <count>3</count>
    </logger>
    <!--highlight-next-line-->
    <display_name>cluster_2S_2R node 1</display_name>
    <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
    <http_port>8123</http_port>
    <tcp_port>9000</tcp_port>
    <user_directories>
        <users_xml>
            <path>users.xml</path>
        </users_xml>
        <local_directory>
            <path>/var/lib/clickhouse/access/</path>
        </local_directory>
    </user_directories>
    <distributed_ddl>
        <path>/clickhouse/task_queue/ddl</path>
    </distributed_ddl>
    <remote_servers>
        <cluster_2S_2R>
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>clickhouse-01</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>clickhouse-03</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>clickhouse-02</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>clickhouse-04</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </cluster_2S_2R>
    </remote_servers>
    <zookeeper>
        <node>
            <host>clickhouse-keeper-01</host>
            <port>9181</port>
        </node>
        <node>
            <host>clickhouse-keeper-02</host>
            <port>9181</port>
        </node>
        <node>
            <host>clickhouse-keeper-03</host>
            <port>9181</port>
        </node>
    </zookeeper>
    <!--highlight-start-->
    <macros>
        <shard>01</shard>
        <replica>01</replica>
    </macros>
    <!--highlight-end-->
</clickhouse>

目录	文件
`fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/config.d`	`config.xml`
`fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/config.d`	`config.xml`
`fs/volumes/clickhouse-03/etc/clickhouse-server/config.d`	`config.xml`
`fs/volumes/clickhouse-04/etc/clickhouse-server/config.d`	`config.xml`

上述配置文件的每个部分将在下面详细解释。

网络与日志记录

外部通信通过激活 listen host 设置来启用网络接口。这确保 ClickHouse 服务器主机可以被其他主机访问：

<listen_host>0.0.0.0</listen_host>

HTTP API 的端口设置为 8123：

<http_port>8123</http_port>

用于 clickhouse-client 与其他本地 ClickHouse 工具以及 clickhouse-server 与其他 clickhouse-servers 之间通过 ClickHouse 本地协议进行交互的 TCP 端口设置为 9000：

<tcp_port>9000</tcp_port>

日志配置在 <logger> 块中定义。此示例配置提供了一个调试日志，日志将在 1000M 时滚动三次：

<logger>
   <level>debug</level>
   <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
   <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
   <size>1000M</size>
   <count>3</count>
</logger>

有关日志配置的更多信息，参见默认 ClickHouse 配置文件中包含的注释。

集群配置

集群的配置在 <remote_servers> 块中设置。在这里，集群名称 cluster_2S_2R 被定义。

<cluster_2S_2R></cluster_2S_2R> 块定义了集群的布局，使用 <shard></shard> 和 <replica></replica> 设置，并作为分布式 DDL 查询的模板，这些查询在集群内使用 ON CLUSTER 子句执行。默认情况下，允许分布式 DDL 查询，但也可以通过设置 allow_distributed_ddl_queries 关闭。

internal_replication 设置为 true，以便数据仅写入一个副本。

<remote_servers>
   <!-- cluster name (should not contain dots) -->
  <cluster_2S_2R>
      <!-- <allow_distributed_ddl_queries>false</allow_distributed_ddl_queries> -->
      <shard>
          <!-- Optional. Whether to write data to just one of the replicas. Default: false (write data to all replicas). -->
          <internal_replication>true</internal_replication>
          <replica>
              <host>clickhouse-01</host>
              <port>9000</port>
          </replica>
          <replica>
              <host>clickhouse-03</host>
              <port>9000</port>
          </replica>
      </shard>
      <shard>
          <internal_replication>true</internal_replication>
          <replica>
              <host>clickhouse-02</host>
              <port>9000</port>
          </replica>
          <replica>
              <host>clickhouse-04</host>
              <port>9000</port>
          </replica>
      </shard>
  </cluster_2S_2R>
</remote_servers>

<cluster_2S_2R></cluster_2S_2R> 部分定义了集群的布局，并充当分布式 DDL 查询的模板，这些查询在集群内使用 ON CLUSTER 子句执行。

Keeper 配置

<ZooKeeper> 部分告知 ClickHouse 点击 House Keeper（或 ZooKeeper）在哪里运行。由于我们使用的是 ClickHouse Keeper 集群，因此集群的每个 <node> 都需要指定其主机名和端口号，分别使用 <host> 和 <port> 标签。

ClickHouse Keeper 的设置将在本教程的下一步中进行解释。

<zookeeper>
    <node>
        <host>clickhouse-keeper-01</host>
        <port>9181</port>
    </node>
    <node>
        <host>clickhouse-keeper-02</host>
        <port>9181</port>
    </node>
    <node>
        <host>clickhouse-keeper-03</host>
        <port>9181</port>
    </node>
</zookeeper>

备注

尽管可以在同一服务器上运行 ClickHouse Keeper 和 ClickHouse Server，但在生产环境中，我们强烈建议 ClickHouse Keeper 运行在专用主机上。

宏配置

此外，<macros> 部分用于定义复制表的参数替代。这些在 system.macros 中列出，并允许在查询中使用诸如 {shard} 和 {replica} 的替代。

<macros>
   <shard>01</shard>
   <replica>01</replica>
</macros>

用户配置

现在修改位于 fs/volumes/clickhouse-{}/etc/clickhouse-server/users.d 的每个空配置文件 users.xml，内容如下：

<?xml version="1.0"?>
<clickhouse replace="true">
    <profiles>
        <default>
            <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
            <use_uncompressed_cache>0</use_uncompressed_cache>
            <load_balancing>in_order</load_balancing>
            <log_queries>1</log_queries>
        </default>
    </profiles>
    <users>
        <default>
            <access_management>1</access_management>
            <profile>default</profile>
            <networks>
                <ip>::/0</ip>
            </networks>
            <quota>default</quota>
            <access_management>1</access_management>
            <named_collection_control>1</named_collection_control>
            <show_named_collections>1</show_named_collections>
            <show_named_collections_secrets>1</show_named_collections_secrets>
        </default>
    </users>
    <quotas>
        <default>
            <interval>
                <duration>3600</duration>
                <queries>0</queries>
                <errors>0</errors>
                <result_rows>0</result_rows>
                <read_rows>0</read_rows>
                <execution_time>0</execution_time>
            </interval>
        </default>
    </quotas>
</clickhouse>

在本示例中，默认用户配置为无密码以简化操作。在实际应用中，这种做法是不被推荐的。

备注

在此示例中，每个 users.xml 文件在集群中的所有节点上都是相同的。

配置 ClickHouse Keeper

接下来，您将配置 ClickHouse Keeper，用于协调。

Keeper 设置

为了使复制工作，必须设置和配置 ClickHouse Keeper 集群。 ClickHouse Keeper 提供数据复制的协调系统，作为 Zookeeper 的替代方案，Zookeeper 也可以使用。然而，推荐使用 ClickHouse Keeper，因为它提供更好的保障和可靠性，并且比 ZooKeeper 使用更少的资源。为了高可用性并保持法定人数，建议运行至少三个 ClickHouse Keeper 节点。

备注

ClickHouse Keeper 可以与 ClickHouse 在集群的任何节点上运行，尽管建议在专用节点上运行，这样可以独立于数据库集群扩展和管理 ClickHouse Keeper 集群。

使用以下命令从示例文件夹的根目录为每个 ClickHouse Keeper 节点创建 keeper_config.xml 文件：

for i in {01..03}; do
  touch fs/volumes/clickhouse-keeper-${i}/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
done

修改在每个节点目录 fs/volumes/clickhouse-keeper-{}/etc/clickhouse-keeper 中创建的空配置文件。下面突出显示的行需要根据每个节点进行更改：

<clickhouse replace="true">
    <logger>
        <level>information</level>
        <log>/var/log/clickhouse-keeper/clickhouse-keeper.log</log>
        <errorlog>/var/log/clickhouse-keeper/clickhouse-keeper.err.log</errorlog>
        <size>1000M</size>
        <count>3</count>
    </logger>
    <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
    <keeper_server>
        <tcp_port>9181</tcp_port>
        <!--highlight-next-line-->
        <server_id>1</server_id>
        <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
        <snapshot_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/snapshots</snapshot_storage_path>
        <coordination_settings>
            <operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
            <session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
            <raft_logs_level>information</raft_logs_level>
        </coordination_settings>
        <raft_configuration>
            <server>
                <id>1</id>
                <hostname>clickhouse-keeper-01</hostname>
                <port>9234</port>
            </server>
            <server>
                <id>2</id>
                <hostname>clickhouse-keeper-02</hostname>
                <port>9234</port>
            </server>
            <server>
                <id>3</id>
                <hostname>clickhouse-keeper-03</hostname>
                <port>9234</port>
            </server>
        </raft_configuration>
    </keeper_server>
</clickhouse>

目录	文件
`fs/volumes/clickhouse-keeper-01/etc/clickhouse-server/config.d`	`keeper_config.xml`
`fs/volumes/clickhouse-keeper-02/etc/clickhouse-server/config.d`	`keeper_config.xml`
`fs/volumes/clickhouse-keeper-03/etc/clickhouse-server/config.d`	`keeper_config.xml`

每个配置文件将包含以下唯一配置（如下所示）。
用于 ClickHouse Keeper 节点的 server_id 应在集群中唯一，并且与 <raft_configuration> 部分中定义的服务器 <id> 匹配。
tcp_port 是 ClickHouse Keeper 的 客户端 使用的端口。

<tcp_port>9181</tcp_port>
<server_id>{id}</server_id>

以下部分用于配置参与 raft 共识算法的服务器：

<raft_configuration>
    <server>
        <id>1</id>
        <hostname>clickhouse-keeper-01</hostname>
        <!-- TCP port used for communication between ClickHouse Keeper nodes -->
        <!--highlight-next-line-->
        <port>9234</port>
    </server>
    <server>
        <id>2</id>
        <hostname>clickhouse-keeper-02</hostname>
        <port>9234</port>
    </server>
    <server>
        <id>3</id>
        <hostname>clickhouse-keeper-03</hostname>
        <port>9234</port>
    </server>
</raft_configuration>

ClickHouse Cloud 简化管理

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了解更多

测试设置

确保您的机器上正在运行 docker。使用 docker-compose up 命令从 cluster_2S_2R 目录的根目录启动集群：

docker-compose up -d

您应该会看到 docker 开始拉取 ClickHouse 和 Keeper 镜像，并随后启动容器：

[+] Running 8/8
 ✔ Network   cluster_2s_2r_default     Created
 ✔ Container clickhouse-keeper-03      Started
 ✔ Container clickhouse-keeper-02      Started
 ✔ Container clickhouse-keeper-01      Started
 ✔ Container clickhouse-01             Started
 ✔ Container clickhouse-02             Started
 ✔ Container clickhouse-04             Started
 ✔ Container clickhouse-03             Started

要验证集群是否正在运行，请连接到任意一个节点并运行以下查询。连接到第一个节点的命令如下所示：


# Connect to any node
docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client

如果成功，您将看到 ClickHouse 客户端提示：

cluster_2S_2R node 1 :)

运行以下查询以检查定义了哪些集群拓扑以及对应的主机：

SELECT 
    cluster,
    shard_num,
    replica_num,
    host_name,
    port
FROM system.clusters;

   ┌─cluster───────┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─────┬─port─┐
1. │ cluster_2S_2R │         1 │           1 │ clickhouse-01 │ 9000 │
2. │ cluster_2S_2R │         1 │           2 │ clickhouse-03 │ 9000 │
3. │ cluster_2S_2R │         2 │           1 │ clickhouse-02 │ 9000 │
4. │ cluster_2S_2R │         2 │           2 │ clickhouse-04 │ 9000 │
5. │ default       │         1 │           1 │ localhost     │ 9000 │
   └───────────────┴───────────┴─────────────┴───────────────┴──────┘

运行以下查询以检查 ClickHouse Keeper 集群的状态：

SELECT *
FROM system.zookeeper
WHERE path IN ('/', '/clickhouse')

   ┌─name───────┬─value─┬─path────────┐
1. │ task_queue │       │ /clickhouse │
2. │ sessions   │       │ /clickhouse │
3. │ keeper     │       │ /           │
4. │ clickhouse │       │ /           │
   └────────────┴───────┴─────────────┘

mntr 命令通常用于验证 ClickHouse Keeper 是否正在运行，并获取有关三个 Keeper 节点关系的状态信息。在本示例中使用的配置中，有三个节点协同工作。节点将选举出一个领导者，其余的节点将作为跟随者。

mntr 命令提供与性能相关的信息，以及某个特定节点是跟随者还是领导者。

提示

您可能需要安装 netcat 以便将 mntr 命令发送到 Keeper。请参见 nmap.org 页面以获取下载信息。

在 clickhouse-keeper-01、clickhouse-keeper-02 和 clickhouse-keeper-03 上从 shell 运行以下命令，以检查每个 Keeper 节点的状态。clickhouse-keeper-01 的命令如下所示：

docker exec -it clickhouse-keeper-01  /bin/sh -c 'echo mntr | nc 127.0.0.1 9181'

下面的响应显示了来自跟随者节点的示例响应：

zk_version      v23.3.1.2823-testing-46e85357ce2da2a99f56ee83a079e892d7ec3726
zk_avg_latency  0
zk_max_latency  0
zk_min_latency  0
zk_packets_received     0
zk_packets_sent 0
zk_num_alive_connections        0
zk_outstanding_requests 0

# highlight-next-line
zk_server_state follower
zk_znode_count  6
zk_watch_count  0
zk_ephemerals_count     0
zk_approximate_data_size        1271
zk_key_arena_size       4096
zk_latest_snapshot_size 0
zk_open_file_descriptor_count   46
zk_max_file_descriptor_count    18446744073709551615

下面的响应显示了来自领导者节点的示例响应：

zk_version      v23.3.1.2823-testing-46e85357ce2da2a99f56ee83a079e892d7ec3726
zk_avg_latency  0
zk_max_latency  0
zk_min_latency  0
zk_packets_received     0
zk_packets_sent 0
zk_num_alive_connections        0
zk_outstanding_requests 0

# highlight-next-line
zk_server_state leader
zk_znode_count  6
zk_watch_count  0
zk_ephemerals_count     0
zk_approximate_data_size        1271
zk_key_arena_size       4096
zk_latest_snapshot_size 0
zk_open_file_descriptor_count   48
zk_max_file_descriptor_count    18446744073709551615

# highlight-start
zk_followers    2
zk_synced_followers     2

# highlight-end

通过这些步骤，您成功设置了一个具有两个分片和两个副本的 ClickHouse 集群。在下一步中，您将创建一个集群中的表。

创建数据库

现在您已经验证集群正确设置并正在运行，您将重新创建与英国房地产价格示例数据集教程中使用的表相同的表。它由大约 3000 万行自 1995 年以来在英格兰和威尔士支付的房地产价格组成。

通过分别在不同的终端标签或窗口中运行以下每个命令，连接到每个主机的客户端：

docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client
docker exec -it clickhouse-02 clickhouse-client
docker exec -it clickhouse-03 clickhouse-client
docker exec -it clickhouse-04 clickhouse-client

您可以从每个主机的 clickhouse-client 运行如下查询，以确认除了默认的数据库外，尚未创建任何数据库：

SHOW DATABASES;

   ┌─name───────────────┐
1. │ INFORMATION_SCHEMA │
2. │ default            │
3. │ information_schema │
4. │ system             │
   └────────────────────┘

从 clickhouse-01 客户端运行以下 分布式 DDL 查询，使用 ON CLUSTER 子句创建一个名为 uk 的新数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS uk 
-- highlight-next-line
ON CLUSTER cluster_2S_2R;

您可以再次从每个主机的客户端运行相同的查询，以确认尽管只从 clickhouse-01 运行查询，但数据库已经跨集群创建：

SHOW DATABASES;

   ┌─name───────────────┐
1. │ INFORMATION_SCHEMA │
2. │ default            │
3. │ information_schema │
4. │ system             │
#highlight-next-line
5. │ uk                 │
   └────────────────────┘

在集群上创建分布式表

数据库创建完成后，接下来您将创建一个分布式表。分布式表是可以访问位于不同主机的分片的表，使用 Distributed 表引擎进行定义。分布式表充当集群中所有分片的接口。

从任一主机客户端运行以下查询：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS uk.uk_price_paid_local
--highlight-next-line
ON CLUSTER cluster_2S_2R
(
    price UInt32,
    date Date,
    postcode1 LowCardinality(String),
    postcode2 LowCardinality(String),
    type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
    is_new UInt8,
    duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
    addr1 String,
    addr2 String,
    street LowCardinality(String),
    locality LowCardinality(String),
    town LowCardinality(String),
    district LowCardinality(String),
    county LowCardinality(String)
)
--highlight-next-line
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{database}/{table}/{shard}', '{replica}')
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);

请注意，它与原始 CREATE 语句中使用的查询完全相同，正如英国房地产价格示例数据集教程中所示，只是增加了 ON CLUSTER 子句和使用了 ReplicatedMergeTree 引擎。

ON CLUSTER 子句旨在用于分布式执行 DDL（数据定义语言）查询，例如 CREATE、DROP、ALTER 和 RENAME，确保这些模式更改会在集群中的所有节点上应用。

ReplicatedMergeTree 引擎的工作方式与普通的 MergeTree 表引擎相同，但它还会复制数据。它需要指定两个参数：

zoo_path：表的元数据在 Keeper/ZooKeeper 中的路径。
replica_name：表的副本名称。

zoo_path 参数可以设置为您选择的任何内容，尽管建议按照以下约定使用前缀

/clickhouse/tables/{shard}/{database}/{table}

其中：

{database} 和 {table} 将被自动替换。
{shard} 和 {replica} 是在之前的 config.xml 文件中定义的宏定义。

您可以从每个主机客户端运行下面的查询，以确认表已在集群中创建：

SHOW TABLES IN uk;

   ┌─name────────────────┐
1. │ uk_price_paid_local │
   └─────────────────────┘

向分布式表插入数据

要向分布式表插入数据，不能使用 ON CLUSTER，因为它不适用于 DML（数据操作语言）查询，例如 INSERT、UPDATE 和 DELETE。要插入数据，必须使用 Distributed 表引擎。

从任何主机客户端运行以下查询，以使用之前创建的表创建分布式表，且使用 ON CLUSTER 和 ReplicatedMergeTree 的方式：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS uk.uk_price_paid_distributed
ON CLUSTER cluster_2S_2R
ENGINE = Distributed('cluster_2S_2R', 'uk', 'uk_price_paid_local', rand());

在每个主机上，您现在将看到 uk 数据库中的以下表：

   ┌─name──────────────────────┐
1. │ uk_price_paid_distributed │
2. │ uk_price_paid_local       │
   └───────────────────────────┘

数据可以使用以下查询从任何主机客户端插入到 uk_price_paid_distributed 表中：

INSERT INTO uk.uk_price_paid_distributed
SELECT
    toUInt32(price_string) AS price,
    parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
    splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
    splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
    transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
    b = 'Y' AS is_new,
    transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
    addr1,
    addr2,
    street,
    locality,
    town,
    district,
    county
FROM url(
    'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
    'CSV',
    'uuid_string String,
    price_string String,
    time String,
    postcode String,
    a String,
    b String,
    c String,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String,
    d String,
    e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;

运行以下查询以确认插入的数据已均匀分布在我们集群的节点之间：

SELECT count(*)
FROM uk.uk_price_paid_distributed;

SELECT count(*) FROM uk.uk_price_paid_local;

   ┌──count()─┐
1. │ 30212555 │ -- 30.21 million
   └──────────┘

   ┌──count()─┐
1. │ 15105983 │ -- 15.11 million
   └──────────┘

前提条件​

设置目录结构和测试环境​

配置 ClickHouse 节点​

服务器设置​

网络与日志记录​

集群配置​

Keeper 配置​

宏配置​

用户配置​

配置 ClickHouse Keeper​

Keeper 设置​

测试设置​

创建数据库​

在集群上创建分布式表​

向分布式表插入数据​