ClickHouse 25.9 带来了一系列改变数据库执行策略和索引体系的重大更新,这些改动不仅提升了复杂查询的性能,还为大规模数据仓库和数据湖场景提供了更高效的工具。本文从核心特性入手,结合关键配置和实践建议,帮助工程师和架构师快速评估和采用这些新能力,从而在实际业务中获得明显的性能和成本优势。 首先必须关注的是全球 join 重排序功能。长期以来,关系数据库的查询规划中一个显著难点是多表连接的最优执行顺序。当查询涉及多张表时,先构建内存哈希表的选择会直接影响内存消耗和执行时间。ClickHouse 25.9 引入的自动全局 join 重排序,可以在查询优化阶段针对多表连接图进行贪心优化,从而自动选择更优的 build 与 probe 侧分配。
通过结合表的基数估算与列统计信息,优化器能在多数情况下避免构造过大的内存表,从而极大减少内存占用并缩短查询延迟。 在典型的基准测试中,对包含六张或更多表的复杂 OLAP 查询应用列级统计后,执行时间可以从数千秒降到个位数秒,内存使用也出现数倍到数十倍的下降。实现这一优化的前提包括为关键列收集统计信息并开启相应优化设置。当前版本仍然依赖手动创建的列统计,因此建议在生产环境中为经常出现在 join 或过滤条件中的列建立统计,以便优化器获取更准确的基数估算。后续版本计划自动创建统计,从而进一步降低维护成本。 另一个重要改进是二级索引的流式评估机制。
此前 ClickHouse 在查询前会先完整扫描二级索引来决定哪些数据块需要读取,这种先索引后读取的方式在某些场景下造成启动延迟和不必要的索引开销,尤其是包含 LIMIT 的查询和稀疏命中场景。25.9 将二级索引检查与数据块读取并行化,索引判断与数据读取交替进行,只有在索引判断表明某个 granule 可能命中时才进行读取。这一机制显著降低了索引扫描成本并缩短了首行延迟,实验显示在大规模表上执行 LIMIT 查询,响应时间可以有四倍以上的改善,同时能够在满足结果后及时停止后续的索引和数据读取工作。 新版本还带来了经过重新设计的文本索引。基于此前的实践经验,ClickHouse 团队对全文检索的实现进行了多轮迭代,最终在 25.9 中发布了以 skip index granule 为核心的数据布局策略,使文本索引天然支持流式索引检查并与新的二级索引流式读写机制协同工作。新的文本索引减少了内存峰值需求并优化了查询分析路径,对于常见的关键词匹配和多关键词全匹配查询带来显著加速。
要试用该功能,需要启用实验性开关并按推荐方式创建索引。新文本索引提供了常用的函数接口,用于判断 token 是否存在以及支持多词组合查询,从而适配社交内容、日志正文和知识库检索等场景。 对于采用 ClickHouse 构建数据湖或与 Apache Iceberg 集成的用户,25.9 也带来多项改进。新增对 Iceberg 的 ALTER UPDATE 和 DROP TABLE 操作支持,补充了 iceberg_metadata_log 系统表,扩展了对 ORC 与 Avro 文件格式的兼容,提升了在基于 Iceberg 的湖仓场景下的数据管理能力。Unity Catalog 在 Azure 上的支持使企业级治理和目录管理更加便捷。分布式 INSERT SELECT 到数据湖的能力则进一步降低了将查询结果高效写回湖层的复杂度。
在函数与语法方面,新增 arrayExcept 可以用于计算两个数组之间的差集,扩展了数组处理能力,方便数据清洗和事件差异计算。同时布尔类型设置增加了简写支持,允许以更紧凑的形式启用常用开关,从而提升交互体验和配置简洁性。对 S3 存储引擎的增强允许指定存储类别,例如智能分层存储,这为长期数据分层和成本优化提供了更多自主权。 从工程实践角度出发,如何在生产环境安全有效地采用 25.9 的新特性值得重点说明。全球 join 重排序带来的性能提升依赖准确的列级统计和合理的优化阈值配置。建议在测试环境中先通过典型查询集进行对比测试,记录内存峰值和延迟变化,逐步在非高峰时段将 query_plan_optimize_join_order_limit 等设置在生产集群上开启。
对于基数估算高度依赖统计信息的工作负载,应优先为高频参与 join 的列建立统计并定期更新。 采用流式二级索引时,需要评估索引选择与 granularity 的折衷。较细的 granularity 可以提高索引的过滤精度,但会增加索引元数据的管理成本。对于读取热点或包含大量短查询的场景,较细的 granularity 配合流式读取通常能带来更好的响应性。通过监控 use_skip_indexes_on_data_read 设置的行为以及查询的早期终止情况,团队可以调整索引策略以达到最佳的吞吐与延迟平衡。 在全文检索方面,新文本索引的优势在于对大规模文本列进行高效过滤和常见查询模式优化。
建立索引时应选取合理的 tokenizer 与分片策略,同时关注索引构建的 IO 与 CPU 开销。对于历史文本数据量庞大的表,建议先在拷贝的分区或样本数据上完成索引试验,以评估索引体积和查询提速比。文本检索的查询模式多变,因此需要结合常见搜索词与查询频率优化索引字段和粒度。 关于数据湖能力的增强,企业应审视 Iceberg 表在 ClickHouse 与湖层的交互方式。新增的 metadata 日志和格式支持意味着可以更平滑地处理 schema 演进与数据变更操作,但同时也应建立与治理系统的同步机制,确保权限、目录和版本控制与组织策略一致。Unity Catalog 的支持为多团队协作和访问控制提供了更统一的视图,建议在启用前制定清晰的元数据管理流程。
在升级策略上,建议分阶段进行。首先在非生产环境完成兼容性验证,确认关键查询、视图和外部表在新版引擎下的行为一致。其次在灰度发布中为少量业务流量开启特性,以便通过真实负载监测优化器决策与索引命中率。最后在正式切换后持续监控查询延迟、内存占用与 IO 模式,及时采取回退或调整统计收集频率的措施。 ClickHouse 的社区贡献在 25.9 中也十分显著,来自多位社区贡献者的补丁贯穿全功能栈,从优化器改动到索引实现,体现了开源协作在数据系统演进中的动力。对于使用者而言,参与社区讨论可以获得功能细节、最佳实践以及对即将发布特性的预期,从而更好地规划系统演进路线。
最后需要注意的是,虽然 25.9 在许多场景带来了显著加速,但并非所有查询都能自动获得同样的收益。某些极端复杂的查询图或依赖外部子查询的场景仍然可能需要手工干预与 hint 类策略。ClickHouse 团队在文档中也明确指出未来将继续增强 join reordering 算法、扩展支持的连接类型并逐步自动化统计生成流程。因此当前阶段的最佳实践是将新版特性作为性能优化工具链中的重要一环,通过监控和验证实现稳健收益。 总之,ClickHouse 25.9 提供的全球 join 重排序、流式二级索引与重构后的文本索引为 OLAP 和数据湖场景带来了真正的性能飞跃。通过合理收集统计、调整索引粒度与渐进式升级策略,工程团队可以在短期内获得显著的查询延迟改善和资源节省。
展望未来,随着统计自动化和更强优化算法的到来,ClickHouse 在处理极大规模联接和全文检索的能力将持续增强,为实时分析和应用级查询提供更可靠的底层保障。 。
