在大数据领域，ClickHouse以其高性能分析能力和独特的MergeTree存储引擎赢得了广泛关注。MergeTree设计之初针对块存储进行了高度优化，能够快速处理区块文件，为海量数据提供高效读写性能。然而，随着企业数据量逐渐迁移到云端对象存储（如Amazon S3），这一存储架构面临着诸多性能瓶颈和扩展性挑战，促使工程师不断寻求更优的数据格式和存储方案。近年来，Parquet列式数据格式与Iceberg表格格式的结合，成为外部数据存储优化领域的亮点。Iceberg支持ACID事务、快照隔离、分区修剪以及统一的表元数据管理，而Parquet的高效列存压缩和编码则带来了更优的存储效率和查询速度。正是这种优势互补，使得Parquet on Iceberg成为云端对象存储存放大规模分析数据的理想方案，逐渐展现出超越MergeTree的潜力。
项目Antalya作为推动这一转变的先锋工程，经过一年的研发与调优，发布了大量基于纽约出租车数据集的性能测试数据，意外地发现Parquet结合Iceberg的查询性能不仅达到，甚至在部分场景超越了传统MergeTree引擎。MergeTree随着数据量持续增长会产生数以万计的小文件，在对象存储环境下每个文件对应的HTTP请求延迟极高，不仅影响查询响应速度，也导致较高的云存储调用费用。尽管ClickHouse核心团队努力为MergeTree开发了紧凑分片、元数据压缩和缓存机制以缓解这一问题，但基于结构限制，难以根本解决对象存储的高延迟问题。此外，MergeTree对数据格式的封闭性限制了跨系统数据共享，难以适应现代大数据生态中多引擎协作、开放数据访问的需求。相比之下，Iceberg格式的开源特性令数据表能够被多种计算引擎读写，促进不同数据处理技术间的无缝融合。Altinity Antalya项目基于Iceberg搭建的DataLakeCatalog管理数据仓库，通过简单配置即可整合S3存储，实现Parquet文件的高效编排。
更重要的是，Iceberg表的分区剪枝、元数据缓存、以及Parquet文件的行组级别压缩，加速了查询的文件过滤阶段，极大降低了不必要的数据扫描。测试结果显示，在常见的Group By、多列聚合及JOIN等分析场景中，Parquet on Iceberg表现出显著的性能优势。例如，在单节点环境下，Iceberg表对乘客计数的分组聚合查询响应时间仅为MergeTree的一半；即使MergeTree通过启用ZSTD压缩和调整本地文件读取策略将性能提升接近Iceberg，但配置复杂度和使用门槛也相应提升。更令人兴奋的是，Antalya项目引入了“Swarm”执行模型，通过外部无状态计算集群对对象存储数据执行分布式查询，完成存算分离。Swarm集群通过自动发现与注册机制与ClickHouse核心集群无缝联动，用户仅需在查询中设置相关参数，无需改写SQL即可实现计算资源按需扩展。Iceberg表配合Swarm集群能够有效利用多节点并行处理优势，实现线性或近线性加速，满足大规模复杂分析的时效需求。
对比传统MergeTree单节点查全表的瓶颈，Swarm上的Iceberg方案具有极高的扩展性和成本效率，尤其适合历史数据的离线分析及多租户共享环境。此外，采用Parquet + Iceberg方案的另一个显著优势是支持跨系统生态的联动。例如，同一套Iceberg表和底层Parquet文件不仅能被ClickHouse高效访问，还能被Spark、Presto等大数据引擎轻松读取，极大增强了数据资产的复用率和安全共享能力。另一方面，Iceberg还支撑快照版本管理和时间旅行查询，便于复杂场景下的数据治理和审计，符合现代数据平台对合规性和透明度的需求。当然，Parquet on Iceberg当前仍存在部分限制和挑战。ClickHouse对Iceberg的原生写入支持尚在完善中，目前需要借助第三方工具完成数据导入。
同时，某些数据类型如枚举和无符号整数的兼容性仍待提升，JOIN优化和元数据缓存细化也在持续开发中。未来，随着ClickHouse版本的不断升级和社区贡献的涌现，这些问题有望被逐步克服。可以预见，随着项目Antalya的深入推进以及Table TTL策略向冷热数据分层迁移的实现，利用MergeTree处理热点数据、Parquet on Iceberg存放历史归档的混合架构将成为主流方案，充分发挥两种存储引擎的优势。基于此，企业能够大幅降低存储成本，同时保持查询性能，实现分析系统的高效可扩展发展。总的来说，Parquet结合Iceberg不仅代表了数据湖存储与现代分析技术的融合趋势，更是推动ClickHouse生态在云原生环境中突破性能极限和架构瓶颈的重要里程碑。通过开放标准的采用与新型执行模型的搭建，它为大数据分析应用提供了全新的技术路径选择和实践范例，有望引领未来业内多引擎协同和高性能分析的创新浪潮。
展望未来，Parquet on Iceberg将持续完善数据格式兼容性和查询优化策略，助力用户安全高效地驾驭海量数据，实现数据价值最大化。同时，结合灵活的Swarm计算资源管理，保障分析任务具备卓越的弹性与经济性，推动企业数字化转型向更高力度迈进。随着越来越多的企业体验到这一方案带来的性能飞跃和运营便利，Parquet和Iceberg携手并进的新时代已然到来。
