分布式表引擎
要在云中创建分布式表引擎，可以使用 remote 和 remoteSecure 表函数。在 ClickHouse Cloud 中无法使用 Distributed(...) 语法。
使用分布式引擎的表不存储自己的任何数据，而是允许在多个服务器上进行分布式查询处理。读取会自动并行化。在读取期间，如果远程服务器上有表索引，则会使用它们。
创建表
从表创建
当 Distributed 表指向当前服务器上的表时，可以采用该表的模式：
分布式参数
cluster
cluster - 服务器配置文件中的集群名称
database
database - 远程数据库的名称
table
table - 远程表的名称
sharding_key
sharding_key - （可选）分片键
指定 sharding_key 是必要的，具体包括以下情况：
- 用于向分布式表进行
INSERT（因为表引擎需要sharding_key来确定如何拆分数据）。然而，如果启用了insert_distributed_one_random_shard设置，则INSERT无需分片键。 - 用于与
optimize_skip_unused_shards一起使用，因为sharding_key是确定应该查询哪些分片所必需的。
policy_name
policy_name - （可选）策略名称，将用于存储后台发送的临时文件。
另见
分布式设置
fsync_after_insert
fsync_after_insert - 在向分布式进行后台插入后对文件数据执行 fsync。确保操作系统在 发起节点 磁盘上刷新整个插入的数据。
fsync_directories
fsync_directories - 对目录执行 fsync。确保操作系统在与分布式表的后台插入相关的操作（例如插入、发送数据到分片等）之后刷新目录元数据。
skip_unavailable_shards
skip_unavailable_shards - 如果为真，ClickHouse 会静默跳过不可用的分片。当以下情况发生时，分片标记为不可用：1）由于连接失败无法访问分片。2）通过 DNS 无法解析分片。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数，则将引发异常。0 - 不引发。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数，查询将被延迟。0 - 不延迟。默认值为 0。
max_delay_to_insert
max_delay_to_insert - 在后台发送有很多待处理字节的情况下，将数据插入分布式表的最大延迟，单位为秒。默认值为 60。
background_insert_batch
background_insert_batch - 同 distributed_background_insert_batch
background_insert_split_batch_on_failure
background_insert_split_batch_on_failure - 同 distributed_background_insert_split_batch_on_failure
background_insert_sleep_time_ms
background_insert_sleep_time_ms - 同 distributed_background_insert_sleep_time_ms
background_insert_max_sleep_time_ms
background_insert_max_sleep_time_ms - 同 distributed_background_insert_max_sleep_time_ms
flush_on_detach
flush_on_detach - 在 DETACH/DROP/服务器关闭时刷新数据到远程节点。默认值为 true。
耐久性设置 (fsync_...):
- 仅影响后台插入（即
distributed_foreground_insert=false），数据首先存储在发起节点磁盘上，然后在后台发送到分片。 - 可能显著降低插入性能。
- 影响写入存储在分布式表文件夹中的数据到 接收您插入的节点。如果需要对底层 MergeTree 表写入数据的保证 - 请参见
system.merge_tree_settings中的耐久性设置 (...fsync...)。
有关 插入限制设置 (..._insert)，请另见：
- distributed_foreground_insert 设置
- prefer_localhost_replica 设置
bytes_to_throw_insert在bytes_to_delay_insert之前处理，因此不应将其设置为小于bytes_to_delay_insert的值。
示例
数据将从 logs 集群中的所有服务器读取，来自每个服务器上位于 default.hits 表的数据。数据不仅会被读取，还会在远程服务器上部分处理（到一定程度）。例如，对于一个带有 GROUP BY 的查询，数据会在远程服务器上聚合，并将聚合函数的中间状态发送给请求者服务器。然后数据将进一步聚合。
可以使用返回字符串的常量表达式代替数据库名称。例如：currentDatabase()。
集群
集群在 服务器配置文件中配置：
这里定义了一个名为 logs 的集群，该集群由两个分片组成，每个分片包含两个副本。分片指的是包含数据不同部分的服务器（为了读取所有数据，必须访问所有分片）。副本是复制服务器（为了读取所有数据，可以访问任何一个副本上的数据）。
集群名称不得包含点。
为每个服务器指定参数 host、port，可选的 user、password、secure、compression、bind_host：
host- 远程服务器的地址。可以使用域名或 IPv4 或 IPv6 地址。如果指定了域名，服务器启动时会进行 DNS 请求，结果会在服务器运行期间保留。如果 DNS 请求失败，服务器不会启动。如果更改 DNS 记录，请重新启动服务器。port- 用于通讯活动的 TCP 端口（配置中的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称。默认值为default用户。该用户必须有权限连接到指定的服务器。权限在users.xml文件中配置。有关更多信息，请参见 访问权限 部分。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（默认安全端口是9440）。服务器应在<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>上侦听，并配置正确的证书。compression- 使用数据压缩。默认值：true。bind_host- 从此节点连接到远程服务器时使用的源地址。仅支持 IPv4 地址。适用于需要设置 ClickHouse 分布式查询所用源 IP 地址的高级部署用例。
在指定副本时，读取时将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（选择访问哪个副本的偏好） - 请参见 load_balancing 设置。如果与服务器的连接未建立，将尝试快速连接。如果连接失败，将选择下一个副本，依此类推。如果所有副本的连接请求均失败，则会以相同的方式重复尝试几次。这有利于提高弹性，但并不提供完全的容错能力：远程服务器可能接受连接，但可能无法正常工作或工作不良。
您可以仅指定一个分片（在这种情况下，查询处理应称为远程查询，而不是分布式查询），或者指定任意数量的分片。在每个分片中，您可以指定从一个到任意数量的副本。每个分片可以指定不同数量的副本。
您可以在配置中指定尽可能多的集群。
要查看集群，请使用 system.clusters 表。
Distributed 引擎允许像本地服务器一样与集群进行交互。然而，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将具有相同的集群配置（尽管这不是必需的）。来自配置文件的集群在不重新启动服务器的情况下实时更新。
如果您需要每次发送查询到未知的分片和副本集合，则无需创建 Distributed 表 - 请使用 remote 表函数。请参见 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，您可以定义哪些服务器写入哪些数据，并直接在每个分片上执行写入。换句话说，在 Distributed 表指向的集群中的远程表上执行直接的 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，即使由于主题领域的要求而变得不平凡。这也是最优的解决方案，因为数据可以完全独立地写入不同的分片。
其次，您可以在 Distributed 表上执行 INSERT 语句。在这种情况下，表会将插入的数据分配到服务器上。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 <weight>。默认情况下，权重为 1。数据根据分片权重按比例分配到分片。所有分片的权重相加，然后每个分片的权重除以总和以确定每个分片的比例。例如，如果有两个分片，第一个的权重为 1，而第二个的权重为 2，则第一个将接收三分之一（1 / 3）的插入行，第二个将接收三分之二（2 / 3）。
每个分片可以在配置文件中定义 internal_replication 参数。如果将此参数设置为 true，则写入操作将选择第一个健康的副本并向其写入数据。如果 Distributed 表底层的表是副本表（例如任何 Replicated*MergeTree 表引擎），则会接收写入，并自动复制到其他副本。
如果 internal_replication 设置为 false（默认值），则数据将写入所有副本。在这种情况下，Distributed 表将自己复制数据。这比使用副本表更糟糕，因为副本的一致性未被检查，随着时间的推移，它们将包含略微不同的数据。
要选择将数据行发送到的分片，分析分片表达式，并计算其余数，除以分片总权重。行会被发送到对应于 prev_weights 到 prev_weights + weight 的余数的半区间的分片，其中 prev_weights 是权重最小的分片的总权重，而 weight 是该分片的权重。例如，如果有两个分片，第一个的权重为 9，而第二个的权重为 10，则对于余数在范围 [0, 9) 的行，将发送到第一个分片，对于余数在范围 [9, 19) 的行，将发送到第二个分片。
分片表达式可以是任何返回整数的常量和表列的表达式。例如，您可以使用表达式 rand() 进行随机数据分配，或 UserID 进行按用户 ID 除法余数分配（这样单个用户的数据将位于单个分片上，从而简化按用户运行的 IN 和 JOIN）。如果某一列分布不够均匀，您可以将其包裹在哈希函数中，比如 intHash64(UserID)。
简单的除法余数是一个有限的分片解决方案，并不总是合适。它适用于中等和大卷数（数十个服务器），但不适用于非常大的卷数（数百个服务器或更多）。在后者的情况下，更应使用主题领域所需的分片方案，而不是使用在 Distributed 表中的记录。
在以下情况下，您应关注分片方案：
- 使用需要按特定键连接数据的查询（
IN或JOIN）。如果数据按此键分片，则可以使用本地的IN或JOIN而不是全球的IN或GLOBAL JOIN，效率将高得多。 - 使用大量服务器（数百台或更多），并伴随大量小查询，例如对单个客户的数据查询（例如网站、广告客户或合作伙伴）。为了使小查询不影响整个集群，将单个客户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：将整个集群分为“层”，其中一层可能由多个分片组成。单个客户的数据位于单个层上，但可以根据需要向层中添加分片，并且数据在其中随机分布。每层创建
Distributed表，并为全局查询创建一个共享的分布式表。
数据以后台方式写入。当插入到表中时，数据块只会写入本地文件系统。数据会尽快在后台发送到远程服务器。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 引擎单独发送每个包含插入数据的文件，但您可以通过 distributed_background_insert_batch 设置启用批量发送。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。您应检查数据是否成功发送，方法是在表目录中检查文件列表（等待发送的数据）：/var/lib/clickhouse/data/database/table/。后台任务的线程数可以由 background_distributed_schedule_pool_size 设置。
如果服务器不存在或在对 Distributed 表执行 INSERT 后因故障重启而导致损坏，则可能会丢失插入的数据。如果表目录中检测到损坏的数据部分，则会将其转移到 broken 子目录中，并不再使用。
读取数据
查询 Distributed 表时，SELECT 查询将发送到所有分片，并且无论数据在分片中的分布如何（它们可以完全随机分布）都能正常工作。当您添加新的分片时，您无需将旧数据转移到它中。相反，您可以通过使用更大的权重将新数据写入其中 - 数据将稍微不均匀分配，但查询将正确且高效地运行。
当启用 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处理。有关更多信息，请参见 max_parallel_replicas 部分。
要了解有关分布式 in 和 global in 查询如何处理的更多信息，请参阅 此处 文档。
虚拟列
_shard_num
_shard_num - 包含来自表 system.clusters 的 shard_num 值。类型：UInt32。
另见
