ClickHouse与MySQL对比

总结:

❓ Prompt

将以上我们两天内容整理并总结. 可以用表格的用表格. 能用画图说明的就用画图. 总之就是用最好的方式呈现即可

💬 Answer

我们两天的讨论内容涵盖了列式存储数据库的核心原理、查询过程、性能优化等技术细节。以下将通过文字、表格和图示来清晰总结这些内容：

1. 行存储与列存储的基本概念

行存储数据库（如 MySQL）	列存储数据库（如 ClickHouse）
数据按行存储，每行数据打包存储在一起。	数据按列存储，每列数据独立存储。
查询时，需要读取整行数据，即使只查询其中几列。	查询时，只读取所需的列，大幅减少数据读取量。
适合频繁的写操作、事务处理，如 OLTP 场景。	适合读操作较多、查询大量数据的场景，如 OLAP 分析。

2. 列存储的优势

• 数据压缩更好：因为每列数据类型相同，更容易压缩。
• 查询时只读取需要的列：避免不必要的数据读取，提升查询性能。
• 并行查询：不同列的查询可以并行处理，进一步提升效率。

3. 查询过程示意图

列存储数据库如何执行查询时的数据筛选和列读取，通过示意图可以更直观展示。假设查询条件为 age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000，且表有 100 列、1,000,000 行。

查询条件： SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000;

Step 1: 按条件从列中筛选符合条件的行号 (Block 1, Block 2)
----------------------------------------------------
| 行号  | age    | city        | salary    | ...
|--------------------------------------------------
| 1     | 30     | Los Angeles | 70000     | ...     --> 符合条件，提取行号 1
| 2     | 22     | New York    | 50000     | ...
| 3     | 40     | Los Angeles | 80000     | ...     --> 符合条件，提取行号 3
...

Step 2: 根据行号从其他列中提取数据
| 行号  | name  | gender | department  | ...
------------------------------------------------
| 1     | Alice | F      | IT          | ...   --> 根据行号 1 提取相应列数据
| 3     | Bob   | M      | Sales       | ...   --> 根据行号 3 提取相应列数据
...

图示说明：通过条件过滤，首先根据 age、city 和 salary 列中的值筛选出符合条件的行号。之后，数据库利用这些行号去其他列中提取完整的行数据。

4. 列存储数据库查询过程的优化步骤

步骤	具体操作	优势
分块存储（Block Storage）	列数据被分成多个数据块，每个块存储一定范围的行号，数据库可以通过块索引快速定位相关块。	避免扫描整个列数据，减少 I/O 开销。
行号隐含（Row Numbering）	数据库不显式存储行号，行号通过物理存储的顺序推导。每个数据块存储的是连续行号，因此只需通过块的偏移量就能找到具体行。	节省存储空间，简化行号管理。
跳跃索引（Skip Index）	每个块会记录列的最小值和最大值，查询时可以通过索引跳过不符合条件的块。	提升查询效率，避免不必要的块读取。
精确定位（Direct Addressing）	一旦筛选出符合条件的行号，数据库可以直接根据行号在相应列中找到对应的数据，而不是全列扫描。	快速读取目标数据，进一步减少 I/O 操作。
并行查询（Parallel Querying）	每一列的查询可以并行执行。例如，age、city 和 salary 列可以分别通过不同的 CPU 核心同时处理。	提升查询效率，充分利用多核 CPU 的计算能力。
压缩技术（Compression）	列数据通常采用压缩技术（如字典编码、位图索引等），大大减少存储空间，并减少传输的数据量。	减少存储和传输开销，提高性能。

5. 表格总结：查询过程中的步骤与机制

步骤	说明	列存储数据库优化
过滤行号	根据查询条件筛选出符合条件的行号。	跳过不必要的数据块，减少无关数据的读取。
按行号读取其他列数据	利用过滤出的行号从其他列中精确读取数据。	通过行号进行精确定位，避免全列扫描。
分块和索引	列数据分块存储，并使用跳跃索引或稀疏索引加速块的查找。	通过索引避免不相关的数据块，提升查询效率。
压缩与并行查询	列数据通常压缩存储，不同列可以并行查询。	减少存储开销和 I/O 传输时间，并通过并行查询提高性能。

6. 物理存储结构示意图

下图展示了列存储数据库的物理存储结构及查询过程中如何通过行号（下标）定位到其他列中的数据：

示例表结构：
| 行号  | age  | city        | salary   | name  | department |

-----------------------------------------------------------
| 1     | 30   | Los Angeles | 70000    | Alice | IT         |
| 2     | 22   | New York    | 50000    | Bob   | Sales      |

...

物理存储：
age 列：[30, 22, 40, ...]      --> 对应行号隐含为 [1, 2, 3, ...]
city 列：['Los Angeles', 'New York', 'LA', ...]  --> 对应行号隐含为 [1, 2, 3, ...]
salary 列：[70000, 50000, 80000, ...]  --> 对应行号隐含为 [1, 2, 3, ...]
name 列：[Alice, Bob, Carol, ...]  --> 对应行号隐含为 [1, 2, 3, ...]

查询：SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000
过程：
1. 过滤 age 列：找到行号 1, 3 符合条件。
2. 过滤 city 列：行号 1, 3 符合 'Los Angeles'。
3. 过滤 salary 列：行号 1, 3 符合 salary > 60000。
4. 最终结果通过行号 1 和 3 精确读取 name、department 列的数据。

图示说明：数据库按列存储时，每列是一个独立的数组，行号隐含在数据的位置中。通过条件过滤和行号定位，数据库可以精确、快速地查询出符合条件的数据。

7. 总结

• 列存储数据库通过按列存储、压缩、分块、索引等技术，在大规模数据查询时有显著性能优势。
• 查询时，数据库会先通过查询条件过滤出符合条件的行号，然后利用这些行号去其他列中读取数据。
• 行号通过数据的物理顺序隐含推导出来，不需要单独存储，通过数据块和索引进一步优化查询效率。
• 并行查询和压缩技术是列存储数据库进一步提升性能的核心手段。

通过这样的分块存储和行号定位机制，列存储数据库可以高效地处理大规模数据的分析和查询任务。

希望这些总结和图示能帮助你更清楚地理解列式数据库的工作原理和查询过程！

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下面是一点一点询问的过程

❓ Prompt

我10岁了,结合mysql给我讲讲clickhouse 这个列式数据库.

💬 Answer

用户今年10岁。

Model set context updated.

ClickHouse 和 MySQL 是两种不同的数据库管理系统，虽然它们都用来存储数据，但它们的工作方式有一些关键区别。让我们通过简单的对比来理解：

1. 行式存储 vs 列式存储

• MySQL 是一个行式数据库。这意味着当你存储一行数据时，所有这一行的数据（比如一个人的名字、年龄、地址等信息）会一起被存储在磁盘上。当你查询时，它会一次读取整行数据。

  举个例子：如果有 1000 行数据，你想知道某个人的名字和年龄，MySQL 会一次性读取这1000行的所有数据，然后挑出你需要的列（名字和年龄）。

• ClickHouse 是一个列式数据库，它会将每一列的数据独立存储在磁盘上。这样，当你只需要查询某几列时，它只需要读取那几列，而不是所有的数据。

  举个例子：如果同样有 1000 行数据，你只想知道名字和年龄，ClickHouse 只读取名字和年龄这两列的数据，这样会快得多。

2. 性能差异

• MySQL 通常用于处理小到中等规模的数据，比如网页应用程序的数据。它擅长处理单条记录的操作，比如你要查找某个用户的信息。
• ClickHouse 则专门为大数据分析设计，能够非常高效地处理大量数据，尤其是只查询部分字段的情况。它非常擅长在数亿行数据中找到你想要的信息，因此在分析和统计场景中，ClickHouse 比 MySQL 更快。

3. 使用场景

• MySQL 更适合日常应用程序，比如你每天用的社交软件、学校的在线系统等。
• ClickHouse 则常用于数据分析，比如统计某个视频有多少播放量，计算网站每天有多少访问者等。

4. 适合场景对比

• 如果你需要频繁地添加、删除和更新数据，MySQL 是一个很好的选择。
• 如果你有大量数据，并且主要是进行查询分析操作（例如查看趋势、统计数据），ClickHouse 就非常合适。

总结来说，MySQL 适合小规模、频繁操作的系统，而 ClickHouse 更适合处理大量数据的分析场景。

你能理解这些区别吗？或者对哪一部分感兴趣，想更深入了解？

❓ Prompt

意思是行存储、列存储 其实本质是就是数据库底层的存储原理是物理上按照列还是按照行存储. 列存储数据库之所以性能好, 是不是可以理解为: 因为查询的列数比较少, 所以查询的数据大小也小,因此性能就强.

💬 Answer

是的，你理解得非常准确！行存储和列存储的本质区别确实在于数据在物理层面上的存储方式：

1. 行存储：像 MySQL 这样，数据是以一行为单位进行存储。这意味着即使你只需要查询其中的某一列，数据库也会读取整个行的数据。这在处理小数据量时是有效的，但当你有成千上万行数据时，查询变得慢了。
2. 列存储：像 ClickHouse 这样的数据库则以一列为单位进行存储。它会把所有相同列的数据紧挨在一起存储。所以当你查询某几列时，数据库只需要读取相关的列，而不必读取整行的数据，这就大大减少了需要读取的数据量，因此查询速度更快。

列存储性能好的原因：

• 当你查询的列数较少时，比如只查几列（例如姓名和年龄），需要读取的数据量非常小。因为其他列的数据（例如地址、电话）都不用读取。
• 这大幅减少了磁盘 I/O 操作（读取或写入数据的次数），磁盘读取的速度是影响查询性能的一个关键因素。数据量越少，性能就越强。

列存储在大规模数据分析时特别高效，因为你经常只需要查询某些特定的列来进行统计分析。而行存储更适合频繁地操作整行数据的场景，比如一个系统需要频繁地增删改查完整的用户信息。

总结起来，你的理解很正确，列存储性能好，主要原因就是因为它只读取你需要的列，数据量小，自然就快了！

❓ Prompt

那么如果select * from table呢? 数据库表数据量有10万行.

💬 Answer

如果你执行 SELECT * FROM table，即查询表中的所有列，那无论是行存储还是列存储，都会读取整行数据，所以在这种情况下，行存储和列存储的性能差异不会特别明显，因为两个系统都需要读取所有列的数据。

对比细节：

1. 行存储 (如 MySQL)：
   • 行存储的设计就是为了读取或写入整行数据，所以执行 SELECT * 时，它的效率较高，因为它一次性把每行的所有列都取出。
   • 由于 MySQL 已经将整行数据按顺序存储，所以它只需要很少的磁盘操作就可以读取所有数据。
2. 列存储 (如 ClickHouse)：
   • 列存储虽然擅长处理部分列的查询，但当你执行 SELECT * 时，它需要把每一列单独读取出来，然后再组合成完整的行。这意味着虽然它存储每列数据时进行了优化，但读取所有列的操作不如行存储那么高效。
   • 不过，即使在这种情况下，ClickHouse 仍然可能比 MySQL 更快，特别是当数据量非常大时，因为 ClickHouse 针对大规模数据做了许多其他层面的优化（如压缩算法和并行处理）。

数据量 10 万行的情况：

• MySQL 和 ClickHouse 在这种情况下性能都可能表现得比较好，尤其是 MySQL，因为 SELECT * 正是它的强项。
• ClickHouse 的性能可能稍微逊色一些，但由于 ClickHouse 的设计偏向于高效处理大规模数据（数百万或数亿行），在 10 万行的规模下，它也能够应对自如。

关键点：

• 行存储擅长整行操作（如 SELECT *），因为它在磁盘上按行存储数据。
• 列存储擅长部分列的查询。如果你查询所有列，列存储仍然要读取每一列的数据，性能上没有明显优势。

因此，如果你经常需要查询所有列的数据（例如 SELECT *），行存储数据库如 MySQL 可能会表现得更好一些。但如果查询时只需要部分列，列存储（如 ClickHouse）的优势会显现出来。

❓ Prompt

但是如果是一个宽表. 有100列. 然后数据100万行. 那么查询的时候, 只查询前50万行的数据中的50列. 那么性能对比如何

💬 Answer

在这种情况下（宽表，有 100 列，100 万行，查询前 50 万行中的 50 列），行存储和列存储的性能会有较为明显的差异，列存储的优势会更明显。让我们逐步分析原因。

1. 行存储（如 MySQL）：

• 数据存储方式：行存储会将每一行的所有 100 列数据存储在一起。因此，当你查询 50 列时，虽然只需要 50 列的数据，但 MySQL 还是需要从磁盘上读取每一行的全部 100 列的数据。

• 性能影响：即便你只查询 50 列，行存储数据库会花费额外的时间读取不需要的那 50 列，然后丢弃这些数据。这会增加查询时间和资源消耗，尤其是当列的数量非常多时（比如 100 列）。

  总结：MySQL 在这种情况下的性能会受到影响，因为它必须读取所有 100 列的数据，即使只返回 50 列。

2. 列存储（如 ClickHouse）：

• 数据存储方式：列存储数据库会将每一列单独存储。当你只查询 50 列时，ClickHouse 只会从磁盘上读取这 50 列的数据，而不需要读取和处理其他 50 列。

• 性能优化：这意味着你只读取所需的数据，避免了额外的数据读取。因此，磁盘 I/O（读取磁盘数据的操作）减少了很多，尤其是在大数据量的情况下（比如 100 万行），性能优势会非常显著。

  总结：ClickHouse 只读取所需的 50 列，因此在这种情况下，性能会比 MySQL 快很多，尤其是在处理大数据和宽表时。

性能对比总结：

• MySQL（行存储）：即使你只查询 50 列，它依然需要读取所有 100 列的内容，导致额外的磁盘读取操作和处理时间，查询效率较低。
• ClickHouse（列存储）：它只读取你需要的 50 列，不需要处理其他 50 列的数据。因此，在宽表和大数据场景下，ClickHouse 的性能会远超 MySQL。

关键点：

• 行存储：数据存储是按行的，查询部分列时，额外的列数据会增加查询时间。
• 列存储：数据存储是按列的，查询部分列时，只读取所需列，避免不必要的数据读取，因此在查询部分列的场景下，性能非常优越。

因此，面对宽表、大数据量并且只查询部分列的情况，ClickHouse 的列存储架构在性能上有明显优势。

❓ Prompt

那么列式存储的数据, 查询的时候, 条件应该是什么呢? 经常在mysql中查询条件可能会有10几个.

💬 Answer

在列式存储数据库（如 ClickHouse）中，查询的条件和 MySQL 类似，依然可以使用多个查询条件（如 WHERE 子句）。不过，列式存储数据库的查询优化机制与行式存储不同，特别是在面对多个条件查询时，性能表现也有所不同。让我们来详细看看如何在列式数据库中使用条件查询，以及它们的优化方式。

1. 条件查询的基本原理（与 MySQL 类似）：

无论是 MySQL（行存储）还是 ClickHouse（列存储），你都可以在查询中使用多个条件，例如：

SELECT * FROM table
WHERE age > 30 AND city = 'New York' AND salary > 50000;

这个查询中的 WHERE 子句包含了三个条件，无论使用哪种数据库，条件查询的方式都是相似的。

2. 列存储的查询优化：

虽然查询语法类似，但列存储数据库在处理条件查询时有一些特殊优化，尤其是当你有很多条件时，列存储数据库可以更加高效。原因包括以下几个方面：

1. 按列读取数据：

列存储数据库在查询时只会读取你需要的列。这在有多个查询条件时非常有用：

• 例子：如果查询条件涉及年龄、城市和薪资（如上面的例子），ClickHouse 只会读取与这些条件相关的列（即 age、city 和 salary 三列），而不会读取不相关的其他列。这就减少了磁盘读取的次数，显著提高查询效率。

2. 数据压缩和索引：

列存储数据库通常会对每一列的数据进行高效的压缩，并且针对每一列使用专门的索引和优化策略，这在处理多条件查询时非常有利：

• 数据压缩：因为列存储将相同类型的数据集中在一起（例如所有年龄都存在同一列中），它们可以使用更高效的压缩算法来减少存储占用和读取的时间。
• 索引优化：列存储数据库通常针对每一列建立索引，这使得它可以更快地处理多个条件查询。例如，ClickHouse 支持多种索引类型（如主键索引、稀疏索引），帮助快速筛选数据。

3. 并行查询：

列存储数据库（如 ClickHouse）非常擅长并行处理。它会将不同列的数据分布在多个 CPU 核心上进行并行计算，所以即使查询条件很多，它也可以同时处理这些条件，从而提高查询速度。

4. 向量化查询：

列式数据库支持向量化查询，这意味着它可以一次性处理一大批数据，而不是逐行处理。这对于处理大规模数据和复杂条件时有非常大的性能优势。

3. 多条件查询时的性能优化：

• MySQL（行存储）：MySQL 处理多个条件时，通常需要读取每一行的所有列数据，然后依次检查这些行是否符合查询条件。这种方式在数据量大时可能比较慢，尤其是当查询条件涉及多个字段时，性能会受到影响。
• ClickHouse（列存储）：当 ClickHouse 处理多个查询条件时，它会先通过索引快速确定哪些行可能符合条件（基于每个相关列），然后只读取和处理这些相关列。由于它不必读取不相关的列数据，整体效率会更高。

4. ClickHouse 查询中的常用优化技术：

• 主键和索引：虽然 ClickHouse 并不像 MySQL 那样依赖索引，但它有自己的主键索引和稀疏索引，可以快速定位数据。
• 合适的分区策略：通过合理设置分区，ClickHouse 可以将数据分片，从而避免全表扫描，提高查询效率。
• 物化视图（Materialized Views）：对于经常查询的复杂条件，可以使用物化视图提前计算并存储结果，减少查询时的计算压力。

5. 举个例子：

如果你有如下 SQL 查询：

SELECT * FROM users
WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000;

• MySQL：MySQL 会扫描整行数据，并依次检查 age、city、salary 列，读取所有列的内容，尽管只需要这三列。
• ClickHouse：ClickHouse 会只读取 age、city 和 salary 三列，并利用这些列上的索引来快速定位符合条件的行，跳过不符合条件的部分，提高查询效率。

总结：

• 多条件查询在列存储数据库中和 MySQL 一样可以使用多个 WHERE 子句。
• 列存储数据库（如 ClickHouse）因为只读取相关列数据，再加上索引、压缩、并行处理等优化，在处理多个条件时性能会更好，特别是在你查询多列、过滤条件较多的场景下。

❓ Prompt

SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000; 这个不是查询的select * 吗? 如果这个表有100列. 那么查询条件是这三个. 在查询的时候, 分表根据这三个列表进行索引这三列的数据. 那么查询返回的其他列是怎么查询出来的呢?

💬 Answer

你的问题很关键！当你在一个列存储数据库（如 ClickHouse）执行查询时，比如：

SELECT * FROM users
WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000;

这是一个 SELECT * 查询，意味着你最终需要获取表中的所有 100 列，但是查询条件仅涉及 age、city 和 salary 这三列。我们来详细分析一下列存储数据库在这种场景下的工作原理，以及其他列的数据是如何被查询出来的。

1. 条件过滤的过程：

在列存储数据库中，首先会根据查询条件（age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000）对相关的列（即 age、city、salary）进行过滤。具体流程如下：

• 只读取查询条件相关的列：数据库首先从存储中读取和查询条件相关的列，也就是 age、city 和 salary 这三列的数据。它会根据这些列来过滤出符合条件的行。例如，假设 users 表有 100 万行数据，ClickHouse 只会读取这三列的数据，并筛选出符合条件的行号（例如，符合条件的可能只有 5000 行）。

  这一步的主要目的是减少数据的扫描量，只聚焦于过滤条件涉及的列。

2. 确定符合条件的行：

经过条件过滤后，数据库已经知道哪些行满足查询条件。此时，数据库只会继续处理那些满足条件的行号，而不是扫描全表的所有行。

3. 读取其他列的数据：

一旦找到了符合条件的行号，接下来数据库需要返回所有列的数据（因为你查询的是 SELECT *，即表中的 100 列）。这个过程如下：

• 按需读取其余列：列存储的优点是按列存储数据，因此它只会读取那些被筛选出的行号对应的其他列数据。也就是说，ClickHouse 会跳过不符合条件的行，只读取符合条件的行中其他 97 列的数据。

  这一步操作的效率仍然很高，因为数据库只需要读取满足条件行号的数据列，而不需要再扫描全表。

4. 组合数据：

最后，数据库会将查询结果中符合条件的行的所有列组合起来，返回给客户端。因为列存储是按列保存的，所以数据库会根据这些行号，从各个列中提取数据，然后按行重新组合。

5. 性能优化背后的原因：

• 只读所需列：初始的条件过滤只会读取 age、city、salary 三列，其他列的数据直到过滤出符合条件的行后才会被读取，这样减少了磁盘 I/O。
• 减少全表扫描：由于列存储数据库只读取符合条件的行号对应的其他列，避免了像行存储那样读取整行数据的冗余操作。
• 并行读取：列存储数据库可以并行读取不同的列，进一步提升查询效率。

总结：

在列存储数据库中，即使你执行 SELECT * 查询，并且条件只涉及部分列（如 age、city 和 salary），数据库仍然会首先利用这些列进行过滤，找到符合条件的行号。然后，它只会读取符合条件行中的其他列数据，而不必扫描整表。因此，列存储数据库能够有效避免不必要的数据读取，尤其是在宽表（如 100 列）场景下，提高查询性能。

虽然 SELECT * 需要返回所有列的数据，但由于列存储数据库是按列存储的，它可以只读取你需要的列，并在最后阶段才重新组合这些列，返回完整的数据行。

❓ Prompt

这里还是不理解, 如果100列. 查询条件过滤出来3列. 最后根据这三列如何进行过滤呢? 比如查询条件中有and, 有or针对不同的列第一步是如何检索的? 然后最后过滤出来要查询的行之后. 组合查询. 还得继续查询所有其他的列吗 ? 如何实现关联到其他的列的数据的?

💬 Answer

你的问题非常关键！我们来更详细地剖析列存储数据库（如 ClickHouse）在处理多条件查询时，具体是如何进行条件过滤，然后再读取其他列，以及如何关联和组合数据。

1. 列存储的基础工作原理：

列存储数据库中，数据是按列存储的，而不是像行存储数据库（如 MySQL）那样按行存储。也就是说，每一列是独立存储的，并且在物理上，所有列的数据可以分别存放在不同的地方。让我们从这一点出发，理解查询的过程。

2. 条件过滤的第一步——逐列读取条件：

当你执行如下查询：

SELECT * FROM users
WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000;

在这个查询中，你有三个条件：age > 25、city = 'Los Angeles' 和 salary > 60000。在列存储数据库中，每个条件会单独作用于对应的列，步骤如下：

1.1 逐列过滤（按列读取数据）：

• age > 25：数据库首先从存储中只读取 age 这一列的数据，检查哪些行的 age 大于 25。结果是符合条件的行号（Row IDs）。
• city = 'Los Angeles'：同样，数据库接着读取 city 列的数据，检查哪些行的 city 值为 'Los Angeles'，得到对应的行号。
• salary > 60000：最后，数据库读取 salary 列的数据，检查哪些行的 salary 大于 60000，再次得到符合条件的行号。

每个条件都会单独作用于列，而数据库只读取相关的列数据，并且通过索引、压缩等技术快速获取匹配的行号。

1.2 逻辑运算 (AND 和 OR)：

• AND 操作：数据库会将各个条件（age、city 和 salary）分别筛选出的行号做交集，即只有那些同时满足三个条件的行号会被保留下来。
• OR 操作：如果条件是 OR，数据库会做并集，即任何一个条件满足的行号都会保留。

此时，数据库已经通过这三列的过滤，得到了所有符合查询条件的行号。比如，假设从 100 万行数据中，符合条件的行号是 5000 个。

3. 第二步——读取其他列的数据：

当列存储数据库确定了满足 WHERE 条件的行号后，它只需要针对这些行号读取其他列的数据，而不是读取整张表的所有行。具体步骤如下：

• 只读取符合条件的行号对应的列数据：比如，你的查询需要返回 SELECT *（即所有 100 列的数据），那么数据库会根据之前筛选出的 5000 个行号，逐列读取其余 97 列的数据。数据库只会读取符合条件行号的数据，不会去扫描其他不符合条件的行。
• 关联其他列的数据：由于列存储是按列独立存储的，数据库可以高效地通过行号将各列的值进行关联。也就是说，数据库会将符合条件的行号对应的其他列的数据取出来，然后组合成完整的行，返回给你。最终的结果是 5000 行，包含所有 100 列的数据。

4. 如何实现列与行的关联：

这一点是列存储数据库的核心。列存储数据库在底层存储时，会为每一行赋予一个唯一的行号（Row ID），所有列的数据都可以通过这个行号进行关联。具体原理是：

• 行号一致性：在列存储数据库中，每一列都是独立存储的，但每一列的每一行数据都会有一个相同的行号。比如，第 1 行的 age 值、city 值、salary 值等，虽然它们存储在不同的列中，但它们都对应着同一个行号 "1"。
• 通过行号进行关联：在查询时，列存储数据库只需要使用符合条件的行号（如之前筛选出的 5000 行号），然后在其他列中查找这些行号对应的值即可。数据库会根据这些行号从不同的列中读取数据，最后将数据按行号重新组合，生成最终的查询结果。

5. 完整流程总结：

• 查询条件过滤：数据库根据查询条件，分别对 age、city、salary 这三列进行过滤，筛选出符合条件的行号。
• 行号筛选：将符合所有条件的行号组合成交集，得到符合查询条件的行号列表（如 5000 行）。
• 读取其余列：数据库根据这些行号，去读取其他 97 列的数据，避免全表扫描。
• 数据组合：通过行号将不同列的数据重新组合成完整的行，返回给用户。

6. 优化与性能提升：

• 按需读取：即使你查询的是 SELECT *，但数据库依然只会先读取相关的列（age、city 和 salary），然后再基于过滤出的行号读取其余列。这样避免了无用的列数据读取，大大减少了 I/O 操作。
• 并行处理：列存储数据库可以将不同的列分布在不同的处理器上进行并行处理，进一步提升查询效率。

7. 具体例子：

假设表有 100 列、100 万行：

• 你执行 SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000;
• 过滤条件的三列（age、city 和 salary）经过筛选，得到 5000 行符合条件的行号。
• 然后，数据库根据这些行号去读取其他 97 列的数据，并将结果组合成完整的行返回。

这个过程确保了即使是 SELECT *，也不会去读取整张表的所有列和所有行，而是尽量减少读取的数据量，提高查询效率。

希望这样解释可以让你更好地理解列存储数据库在多条件查询时是如何工作的！

❓ Prompt

那么根据5000行查询其他97列的过程可以是并行的吧. 对于每一列要查询这5000行, 是精确查询吗? 不需要全列查询吗? 利用索引了吗?

💬 Answer

是的，列存储数据库（如 ClickHouse）在从筛选出的行号中查询其他列时，是可以并行执行的，这也是列式存储的一个重要优势。对于每一列要查询这 5000 行的数据，它的确可以做到精确查询，而不是全列扫描。下面详细解释每个问题。

1. 并行查询的优势

列存储数据库通常对列进行独立存储，每一列的数据可以存储在不同的存储块中。这使得数据库在读取这些列时，能够并行读取，即多个 CPU 核心可以同时处理不同的列。特别是当你查询多个列时，列存储数据库可以并行读取这些列的数据，极大提升了查询速度。

• 并行查询不同的列：假设你需要读取 100 列中的 97 列，数据库会并行读取这 97 列中的 5000 行数据，而不是顺序地逐列读取。这样可以加速查询过程。

2. 精确查询 vs. 全列查询

当你在列存储数据库中筛选出 5000 行号后，不需要对每一列进行全列扫描。这是列存储数据库的核心优势之一：

• 精确查询行号对应的数据：当你需要查询某一列时，数据库只会针对这 5000 个行号去读取这一列的数据，而不是去读取整列所有 100 万行的数据。这意味着查询是精确的，只会读取和这些行号相关的部分。
• 跳过不相关行：由于列存储数据库可以利用这些行号直接定位数据存储的位置，它只会读取特定的行，而不必扫描整个列。这是因为列存储数据库通常会对每一列的数据进行索引、压缩和分块存储。

3. 是否利用索引？

列存储数据库在提高查询效率时，通常不依赖于传统行存储数据库的B-Tree 或 哈希索引，而是通过以下几种方式来实现快速数据定位和精确查询：

3.1 跳跃式索引（Skip Indexes）

列存储数据库会为每一列的数据创建类似于跳跃式的索引（例如 ClickHouse 的 Skip Index）。这种索引会记录每个数据块中的最小值和最大值，数据库可以通过这些索引来跳过不符合条件的数据块，从而减少不必要的数据读取。

例如：

• 对于 age > 25 的查询，如果某个数据块中 age 的最大值都小于等于 25，那么整个数据块可以被跳过。

3.2 分块存储

列存储数据库将列数据划分为多个数据块（block），每个数据块存储一定范围内的行号数据。例如，ClickHouse 会将每一列的数据分块存储，并在查询时通过分块索引快速定位需要的数据块。对于每个数据块，数据库可以利用行号直接定位到需要的数据，而不是遍历整列。

• 数据块过滤：在查询时，如果某个数据块中没有符合筛选条件的行号，那么该数据块会被跳过，进一步减少了读取不必要数据的开销。

3.3 压缩和编码技术

列存储数据库常用压缩和编码技术，如位图索引、稀疏索引，以及数据压缩算法（如 LZ4、ZSTD 等）。这些技术能够将数据高效地存储，查询时通过压缩结构直接读取数据，进一步提高查询速度。

4. 查询流程回顾

回到你的问题，当你执行 SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Los Angeles' AND salary > 60000; 时，流程如下：

1. 条件过滤：
   • 首先对 age、city 和 salary 进行条件过滤，这个阶段只会读取和这些列相关的索引或者数据块，并筛选出符合条件的行号（如 5000 个行号）。
2. 并行查询其他列：
   • 过滤出行号后，数据库并不会全列扫描。它会针对这 5000 个行号，逐列读取需要返回的数据（剩下的 97 列），并且多个列的读取是并行进行的。这种方式减少了读取不必要的行和列数据。
3. 精确查询行号对应数据：
   • 数据库利用行号在每一列中定位并查询相关数据块。通过跳跃式索引和数据块分区，数据库只会读取 5000 行数据，而不会扫描整个列。
4. 数据组合：
   • 最终，数据库将符合条件的 5000 行中其他列的数据组合在一起，返回完整的查询结果。

5. 性能优化总结

• 精确查询，跳过不相关行：列存储数据库通过行号定位数据，避免全列扫描，实现精确查询。
• 并行处理：列存储数据库天然支持对不同列的并行查询，大幅提升查询速度。
• 索引和压缩：通过跳跃式索引、分块存储、压缩和编码技术，进一步减少了查询时的磁盘 I/O 开销和内存使用。

希望这些解释能够帮助你更好地理解列存储数据库的工作原理，以及如何在并行处理、精确查询和索引方面提高查询效率！

❓ Prompt

对于每个数据块，数据库可以利用行号直接定位到需要的数据，而不是遍历整列。 这一点是怎么做到的. 我知道数组是有下标的, 可以通过下标进行精确查询. 那么列式存储是咱们做到精确查询的.

可以理解为每一列都是一个数组吗? 而查询出来的行就是对应的下标 ?

💬 Answer

是的，你的理解是非常正确的！列存储数据库中的每一列可以类比为一个数组，而每一行的数据就对应着这个数组的一个下标。通过这个下标（行号），数据库可以快速、精确地定位到需要的数据，而无需遍历整列。让我们详细解释一下这个过程。

1. 列存储中的数据布局

在列存储数据库中，数据是按列而不是按行存储的。每一列的数据可以被理解为一个数组，比如：

age:    [30, 40, 22, 28, 35, ...]
city:   ['LA', 'NY', 'LA', 'SF', 'LA', ...]
salary: [50000, 70000, 60000, 80000, 55000, ...]

• age 列对应的是一个存储所有年龄的数组。
• city 列对应的是一个存储所有城市的数组。
• salary 列是一个存储所有工资的数组。

每个数组中的位置（下标）可以理解为每一行在表中的位置。例如，age[0] 对应的是第 1 行的 age 值，city[0] 是第 1 行的 city 值，依此类推。

2. 行号（下标）定位的作用

当你执行查询时，数据库通过筛选条件先从某些列（如 age、city 和 salary）中过滤出符合条件的行号，这些行号就是列数组中的下标。

• 比如查询条件 age > 25 会筛选出行号 [0, 1, 3, 4, ...]，即数组下标 0、1、3、4 等位置的 age 值符合条件。
• 然后，针对这些行号，数据库可以使用这些下标去其他列的数组中精确读取相应位置的数据，而不需要扫描整列数据。

3. 数据块和分块存储的作用

为了进一步优化查询性能，列存储数据库通常会将数据分为多个数据块（blocks）来存储。每个数据块可能包含若干行号对应的列数据。数据库可以通过行号直接定位到某个数据块，然后再在该块内查询特定的行。

• 分块存储：假设某一列有 100 万行数据，数据库可以将这些数据分成若干块（如每块包含 10,000 行）。查询时，数据库可以通过行号快速判断哪些数据块包含符合条件的行，进而直接读取相关块的内容。

4. 如何实现精确查询？

列存储数据库可以通过以下几个机制实现精确查询：

4.1 基于行号的直接定位

每个列的数据实际上就是一个数组，而每一行在这个列中的位置就是数组的下标。数据库可以直接通过行号（下标）从相应的数组中读取数据。

• 示例：假设通过条件 age > 25 筛选出行号 0, 2, 4，然后对于 salary 列，只需要读取 salary[0]、salary[2]、salary[4]，而不需要遍历整个 salary 列。

4.2 数据块中的偏移和索引

列存储数据库通常将列的数据分为若干数据块，每个块包含一部分行的数据。数据块内部数据也是按照行号顺序排列的，数据库可以通过行号确定块的位置，然后在块中进行偏移操作。

• 跳跃式索引（Skip Index）：每个数据块可以记录最小值和最大值，允许数据库跳过不符合条件的块。比如对于 age > 25 的查询，如果某块中的所有年龄都小于 25，这个块就可以直接跳过。
• 稀疏索引：数据库可能只在特定的行上记录行号与数据位置的映射（稀疏索引），当需要定位到一个特定行号时，通过索引找到最接近的点，然后进行局部扫描定位。

5. 压缩和编码技术

列存储数据库通常会对列数据进行压缩，以减少存储占用和提高查询效率。常用的技术包括：

• 位图索引：对于一些离散值（如 city 列），可以用位图索引表示行号，查询时通过位图进行行号的快速筛选和定位。
• 编码技术：比如字典编码，对 city 列用数字编码，然后通过字典映射实现快速查询。

6. 流程总结

让我们再回顾一下完整流程：

1. 数据按列存储：每一列可以看作一个独立的数组，行号就是数组的下标。
2. 条件过滤：数据库根据条件（如 age > 25、city = 'Los Angeles'）过滤出符合条件的行号，这些行号就是列数据中的下标。
3. 精确定位：通过行号直接定位到其他列中对应位置的值，数据库只会读取需要的数据，而不是遍历整列。
4. 分块优化：通过分块和索引技术，数据库可以直接跳到包含所需行号的块中，避免不必要的数据块读取。
5. 数据组合：读取其他列的数据后，通过行号将数据重新组合为完整的行，返回给用户。

7. 总结

是的，列存储数据库可以理解为每一列是一个数组，而行号（下标）则用来在列中定位数据。通过行号的精确查询，数据库只需要读取相关的列数据，而不是遍历整列。这种方式不仅高效，而且通过索引、分块和压缩技术，进一步提升了查询性能。

希望这些解释能帮助你更好地理解列存储数据库的精确查询机制！

❓ Prompt

那么每一列具体是怎么存储的, 可以理解成一个数组. 比如age列, 第1-5行, 存储了5个年龄的值. 那么这个下标是存储在哪里的? 就物理层面而言.

💬 Answer

在列式存储数据库中，每一列确实可以被理解为一个数组，存储了某一列的所有值，但在物理层面上，下标并不是单独存储的。下标是隐含的，通过数据的物理存储顺序自然推导出来的。我们可以通过数据的块（block）组织方式和数据存储结构来理解下标的定位过程。接下来我会详细解释列存储的物理存储方式，以及下标在列存储中的实现。

1. 物理存储的组织方式

列存储数据库通常会将数据分成多个**数据块（block）**来进行存储。每个数据块包含一部分行号的数据，且每个数据块内部的数据是按行顺序排列的。具体步骤如下：

1.1 列数据按块存储

以 age 列为例，假设这个列有 1,000,000 行的年龄数据，数据库会将这些数据分成多个数据块存储。每个数据块可能包含 10,000 行的年龄数据，块的大小可以由数据库的配置或实现来决定。

• 数据块示例：
  • Block 1：存储第 1-10,000 行的 age 列数据。
  • Block 2：存储第 10,001-20,000 行的 age 列数据。
  • 以此类推。

每个数据块中的数据是按顺序排列的，因此块内部的下标是隐含的。例如，在 Block 1 中，第 1 个值对应的行号是 1，第 2 个值对应的行号是 2，以此类推。

1.2 行号的隐含性

在列存储数据库中，行号是隐含的，不需要显式存储。每一列的数据是按行顺序存储的，因此数据的物理位置与行号之间存在直接的对应关系：

• 在 Block 1 中，第 1 个值的行号隐含为 1，第 2 个值的行号隐含为 2，一直到第 10,000 行。
• 在 Block 2 中，第 1 个值的行号隐含为 10,001，第 2 个值的行号隐含为 10,002，依此类推。

通过这种方式，列数据的物理位置决定了它的行号，并不需要单独存储行号信息。

2. 块的组织和索引

为了快速定位到需要的数据块，列存储数据库会在每个块上维护一些元数据和索引。这些索引通常包括块的起始行号、块中数据的统计信息（如最小值、最大值），从而帮助数据库在执行查询时快速跳到对应的块，而不是逐块扫描。

• 元数据示例：
  • Block 1：
    • 行号范围：1-10,000
    • age 列最小值：18，最大值：65
  • Block 2：
    • 行号范围：10,001-20,000
    • age 列最小值：20，最大值：60

这些元数据帮助数据库在查询时快速跳过不相关的数据块。例如，对于 age > 25 的查询，数据库可以直接跳过 age 列最小值小于 25 的块。

3. 压缩和存储的优化

为了进一步优化存储和提高查询效率，列存储数据库会对列数据进行压缩。常见的压缩技术包括字典编码、运行长度编码（RLE）、位图索引等。压缩不仅能减少存储空间，还能让查询时只读取压缩后的数据块，提升 I/O 性能。

4. 查询时的下标计算

当你发起查询时，列存储数据库通过以下方式进行下标计算和数据定位：

1. 筛选数据块：通过列的索引和元数据，确定哪些数据块包含符合查询条件的行号。
2. 块内的下标计算：在确定了数据块后，数据库知道每个块的行号范围，例如 Block 1 的行号范围是 1-10,000。对于每个符合条件的行号，数据库会根据行号的相对位置读取该块中对应的值。
3. 组合数据：筛选出的行号会组合成一个完整的结果集，并进一步根据查询中涉及的其他列返回最终结果。

5. 举例说明

假设你有一个 age 列，查询条件是 age > 25，而表有 1,000,000 行数据。物理存储分块如下：

• Block 1：行号 1-10,000，age 数据：[20, 35, 40, ...]
• Block 2：行号 10,001-20,000，age 数据：[18, 30, 45, ...]

执行 age > 25 时，查询流程如下：

1. 通过索引，数据库得知 Block 1 和 Block 2 都可能包含符合条件的数据。
2. 对 Block 1，数据库知道第 1-10,000 行的 age 列存储在这个块中。然后它会检查第 1、3、4... 行是否符合条件。
3. 对符合条件的行号（假设第 2 和第 3 行），数据库会使用这个行号来从其他列（如 salary 列）中读取对应行的数据。
4. 数据库根据行号跳到 salary 列中的相应数据块，并提取对应的值。

6. 总结

• 每一列可以理解为一个数组，行号是隐含的，通过数据存储的物理顺序自动推导出来。
• 列存储数据库通过将数据分块存储，利用元数据和索引在块层面进行筛选，以快速定位需要的数据块。
• 数据库根据行号定位具体的数据块，再通过块内的偏移读取对应的数据，无需全列扫描。
• 下标不需要单独存储，行号通过数据块的组织结构自然推导。

通过这些机制，列存储数据库在物理层面上实现了对列数据的精确查询，并通过分块和索引优化查询性能。