Как ClickHouse обрабатывает joins

ClickHouse поддерживает стандартные SQL соединения, но его подход отличается от традиционных OLTP баз данных, таких как PostgreSQL и MySQL. Поскольку ClickHouse предназначен для OLAP (аналитических) рабочих нагрузок, он оптимизирует производительность соединений с помощью колончатой структуры хранения данных, распределенной обработки и эффективных стратегий соединений.

1. Типы соединений, поддерживаемых в ClickHouse

ClickHouse поддерживает стандартные SQL соединения:

Тип соединения	Поддерживается?	Описание
INNER JOIN	✅ Да	Возвращает только совпадающие строки
LEFT JOIN	✅ Да	Возвращает все строки левой таблицы и совпадающие строки правой таблицы
RIGHT JOIN	✅ Да	Возвращает все строки правой таблицы и совпадающие строки левой таблицы
FULL OUTER JOIN	✅ Да (экспериментальное)	Возвращает все строки из обеих таблиц
CROSS JOIN	✅ Да	Декартово произведение обеих таблиц
SEMI JOIN	✅ Да	Возвращает строки из левой таблицы, где существует совпадение
ANTI JOIN	✅ Да	Возвращает строки из левой таблицы, где нет совпадений

2. Ключевые различия: ClickHouse vs Традиционные базы данных

Особенность	ClickHouse (OLAP)	PostgreSQL / MySQL (OLTP)
Модель выполнения соединений	Соединения колончатые и оптимизированы для аналитики	Соединения строковые, оптимизированы для транзакций
Использование индексов	Нет B-деревьев, опирается на сортировку и партиционирование	Использует B-деревья для ускорения соединений
Использование памяти	Соединения могут быть ресурсоемкими (хеш-соединения)	Эффективнее для посрочного поиска
Распределенные соединения	✅ Да (Распределенный движок)	❌ Нет (исполнение на одном узле)
Производительность	✅ Быстрое для предварительно агрегированных данных	⚠️ Лучше для транзакционных соединений

3. Как ClickHouse выполняет соединения

ClickHouse оптимизирует соединения в зависимости от размера таблиц и структуры запроса.

✅ 1. Хеш-соединение (по умолчанию)

ClickHouse строит хеш-таблицу для меньшей таблицы. Более крупная таблица сканируется, и совпадающие строки ищутся в хеш-таблице. Лучше всего подходит для: Малых и средних таблиц. Пример: Хеш-соединение в ClickHouse

SELECT orders.id, customers.name 
FROM orders
INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id;

Эффективно, когда таблица customers мала, а таблица orders велика.

✅ 2. Мерж-соединение (когда обе таблицы отсортированы)

Если обе таблицы отсортированы по ключу соединения, ClickHouse выполняет мерж-соединение вместо хеш-соединения. Лучше всего подходит для: Больших отсортированных наборов данных (например, временные ряды). Пример: Оптимизация для мерж-соединения

CREATE TABLE orders (
    id UInt32,
    customer_id UInt32
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY customer_id;

Сортировка улучшает мерж-соединение (низкое использование памяти). Требует предварительной сортировки данных (ORDER BY).

✅ 3. Распределенные соединения (шардинг таблиц)

Когда ClickHouse работает в распределенном кластере, соединения между шардированными таблицами могут быть дорогими. С помощью распределенного движка запросы выполняются сначала на шардированных таблицах, а затем объединяются результаты. Пример: Распределенное соединение

SELECT orders.id, customers.name
FROM orders_distributed AS orders
INNER JOIN customers_distributed AS customers
ON orders.customer_id = customers.id;

Улучшает производительность соединений в распределенных средах. Требует, чтобы данные были равномерно распределены по шардированным таблицам.

✅ 4. Соединение с использованием словаря (самое быстрое решение)

Вместо выполнения полного соединения, ClickHouse поддерживает словари для быстрого поиска ключ-значение. Лучше всего подходит для: Малых таблиц для поиска (например, коды стран, сегменты пользователей). Пример: Создание словаря для быстрого поиска

CREATE DICTIONARY customer_dict
(
    id UInt32,
    name String
)
PRIMARY KEY id
SOURCE(MYSQL(host 'mysql_host' user 'user' password 'pass' db 'db' table 'customers'))
LIFETIME(MIN 3600 MAX 86400);

Поиск с использованием словарей в 100 раз быстрее, чем обычные соединения.

4. Сравнение: ClickHouse соединения vs другие OLAP решения

Особенность	ClickHouse	Apache Druid	Google BigQuery	Amazon Redshift
Хеш-соединение	✅ Да	✅ Да	✅ Да	✅ Да
Мерж-соединение	✅ Да (отсортированные данные)	❌ Нет	✅ Да	✅ Да
Распределенные соединения	✅ Да	❌ Нет	✅ Да (облачный)	✅ Да
Индексы для соединений	❌ Нет	❌ Нет	✅ Да (кластеризация)	✅ Да (ключи распределения)
Словари	✅ Да	❌ Нет	❌ Нет	❌ Нет

5. Лучшие практики для оптимизации соединений в ClickHouse

✅ Используйте словари для маленьких справочных таблиц вместо обычных соединений.

✅ Сортируйте таблицы по ключу соединения (ORDER BY), чтобы использовать мерж-соединения.

✅ Используйте распределенный движок для кластеров с несколькими узлами

✅ Предварительно агрегируйте данные вместо частых соединений на сырых данных.

✅ Избегайте соединений с огромными таблицами, если это не необходимо (ClickHouse оптимизирован для предварительно агрегированных запросов).

6. Резюме: Как соединения ClickHouse отличаются от других баз данных

✅ Поддерживает стандартные SQL соединения, но оптимизирован для OLAP рабочих нагрузок.

✅ Использует хеш-соединения, мерж-соединения и распределенные соединения в зависимости от размера данных.

✅ Словари предоставляют ультрабыструю альтернативу соединениям для малых справочных таблиц.

✅ Сортировка данных (ORDER BY) значительно улучшает производительность соединений.

✅ Не так эффективен, как традиционные OLTP базы данных (MySQL/PostgreSQL) для транзакционных соединений.

🚀 ClickHouse лучше всего подходит для OLAP-соединений, предварительно агрегированных наборов данных и аналитики, но не для рабочих нагрузок с частыми транзакционными соединениями.

🪴 BLOG IT

Explorer