火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

时间：2022-10-08 15:14:24

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背景

火山引擎增长分析DataFinder基于ClickHouse来进行行为日志的分析，ClickHouse的主要版本是基于社区版改进开发的字节内部版本。主要的表结构：

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

事件表：存储用户行为数据，以用户ID分shard存储。

--列出了主要的字段信息
CREATE TABLE tob_apps_all
(
    `tea_app_id`                UInt32,  --应用ID
    `device_id`             String DEFAULT '', --设备ID
    `time`                  UInt64,--事件日志接受时间
    `event`                 String,--事件名称
    `user_unique_id`        String,--用户ID
    `event_date`            Date,--事件日志日期，由time转换而来
    `hash_uid`              UInt64 --用户ID hash过后的id，用来join降低内存消耗
)│

用户表：存储用户的属性数据，以用户ID分shard存储。

--列出了主要的字段信息
CREATE TABLE users_unique_all
(
    `tea_app_id`            UInt32,            --应用ID
    `user_unique_id`        String DEFAULT '', -- 用户ID
    `device_id`             String DEFAULT '', -- 用户最近的设备ID
    `hash_uid`              UInt64,--用户ID hash过后的id，用来join降低内存消耗
    `update_time`           UInt64,--最近一次更新时间
    `last_active_date`      Date   --用户最后活跃日期
)

设备表：存储设备相关的数据，以设备ID分shard存储。

--列出了主要的字段信息
CREATE TABLE devices_all
(
    `tea_app_id`            UInt32,            --应用ID
    `device_id`             String DEFAULT '', --设备ID    
    `update_time`           UInt64,            --最近一次更新时间
    `last_active_date`      Date               --用户最后活跃日期
)

业务对象表：存储业务对象相关的数据，每个shard存储全量的数据

--列出了主要的字段信息
CREATE TABLE rangers.items_all
(
    `tea_app_id`            UInt32,
    `hash_item_id`          Int64,
    `item_name`             String, --业务对象名称。比如商品
    `item_id`               String, --业务对象ID。比如商品id 1000001
    `last_active_date`      Date
)

业务挑战

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

随着接入应用以及应用的DAU日益增加，ClickHouse表的事件量增长迅速；并且基于行为数据需要分析的业务指标越来越复杂，需要JOIN的表增多；我们遇到有一些涉及到JOIN的复杂SQL执行效率低，内存和CPU资源占用高，导致分析接口响应时延和错误率增加。

关于Clickhouse的JOIN

在介绍优化之前，先介绍一下基本的ClickHouse JOIN的类型和实现方式

分布式JOIN

SELECT 
    et.os_name, 
    ut.device_id AS user_device_id
FROM tob_apps_all AS et 
ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_uid
    FROM users_unique_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) AND (last_active_date >= '2022-08-06')
) AS ut ON et.hash_uid = ut.hash_uid
WHERE (tea_app_id = 268411) 
AND (event = 'app_launch') 
AND (event_date = '2022-08-06')

基本执行过程：

  1. 一个Clickhouse节点作为Coordinator节点，给每个节点分发子查询，子查询sql（tob_apps_all替换成本地表，users_unique_all保持不变依然是分布式表）

  2. 每个节点执行Coordinator分发的sql时，发现users_unique_all是分布式表，就会去所有节点上去查询以下SQL(一共有N*N。N为shard数量)

    SELECT device_id, hash_uid FROM users_unique WHERE (tea_app_id = 268411) AND (last_active_date >= '2022-08-06')

  3. 每个节点从其他N-1个节点拉取2中子查询的全部数据，全量存储(内存or文件)，进行本地JOIN

  4. Coordinator节点从每个节点拉取3中的结果集，然后做处理返回给client

存在的问题：

  1. 子查询数量放大

  2. 每个节点都全量存储全量的数据

分布式Global JOIN

SELECT 
    et.os_name, 
    ut.device_id AS user_device_id
FROM tob_apps_all AS et 
GLOBAL ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_uid
    FROM users_unique_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) AND (last_active_date >= '2022-08-06')
) AS ut ON et.hash_uid = ut.hash_uid
WHERE (tea_app_id = 268411) 
AND (event = 'app_launch') 
AND (event_date = '2022-08-06')

基本执行过程：

  1. 一个Clickhouse节点作为Coordinator节点，分发查询。在每个节点上执行sql（tob_apps_all替换成本地表，右表子查询替换成别名ut）

  2. Coordinator节点去其他节点拉取users_unique_all的全部数据，然后分发到全部节点（作为1中别名表ut的数据）

  3. 每个节点都会存储全量的2中分发的数据(内存or文件)，进行本地local join

  4. Coordinator节点从每个节点拉取3中的结果集，然后做处理返回给client

存在的问题：

  1. 每个节点都全量存储数据

  2. 如果右表较大，分发的数据较大，会占用网络带宽资源

本地JOIN

SQL里面只有本地表的JOIN，只会在当前节点执行

SELECT et.os_name,ut.device_id AS user_device_id
FROM tob_apps et any LEFT JOIN
    (SELECT device_id,
         hash_uid
    FROM rangers.users_unique
    WHERE tea_app_id = 268411
            AND last_active_date>='2022-08-06') ut
    ON et.hash_uid=ut.hash_uid
WHERE tea_app_id = 268411
        AND event='app_launch'
        AND event_date='2022-08-06'

Hash join

  • 右表全部数据加载到内存，再在内存构建hash table。key为joinkey

  • 从左表分批读取数据，从右表hash table匹配数据

  • 优点是：速度快 缺点是：右表数据量大的情况下占用内存

Merge join

  • 对右表排序，内部 block 切分，超出内存部分 flush 到磁盘上，内存大小通过参数设定

  • 左表基于 block 排序，按照每个 block 依次与右表 merge

  • 优点是：能有效控制内存 缺点是：大数据情况下速度会慢

优先使用hash join当内存达到一定阈值后再使用merge join，优先满足性能要求

解决方案

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

避免JOIN

数据预生成

数据预生成(由Spark/Flink或者Clickhouse物化视图产出数据)，形成大宽表，基于单表的查询是ClickHouse最为擅长的场景

我们有个指标，实现的SQL比较复杂（如下），每次实时查询很耗时，我们单独建了一个表table，由Spark每日构建出这个指标，查询时直接基于table查询

SELECT event_date,count(distinct uc1) AS uv,sum(value) AS sum_value, ......
FROM
    (SELECT event_date,hash_uid AS uc1,sum(et.float_params{'amount'}) AS value, count(1) AS cnt, value*cnt AS multiple
    FROM tob_apps_all et GLOBAL ANY LEFT JOIN
        (SELECT hash_uid AS join_key,int_profiles{'$ab_time_34'}*1000 AS first_time
        FROM users_unique_all
        WHERE app_id = 10000000 AND last_active_date >= '2022-07-19' AND first_time is NOT null) upt
            ON et.hash_uid=upt.join_key
        WHERE (查询条件)
        GROUP BY  uc1,event_date)
GROUP BY event_date;

数据量2300W，查询时间由7秒->0.008秒。当然这种方式，需要维护额外的数据构建任务。总的思路就是不要让ClickHouse实时去JOIN

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

使用IN代替JOIN

JOIN需要基于内存构建hash table且需要存储右表全部的数据，然后再去匹配左表的数据。而IN查询会对右表的全部数据构建hash set，但是不需要匹配左表的数据，且不需要回写数据到block

比如

SELECT event_date, count()
FROM tob_apps_all et global any INNER JOIN
    (SELECT hash_uid AS join_key
    FROM users_unique_all
    WHERE app_id = 10000000
            AND last_active_date >= '2022-01-01') upt
    ON et.hash_uid = upt.join_key
WHERE app_id = 10000000
        AND event_date >= '2022-01-01'
        AND event_date <= '2022-08-02'
GROUP BY  event_date

可以改成如下形式：

SELECT event_date,
         count()
FROM tob_apps_all
WHERE app_id = 10000000
        AND event_date >= '2022-01-01'
        AND event_date <= '2022-08-02'
        AND hash_uid global IN 
    (SELECT hash_uid
    FROM users_unique_all
    WHERE (tea_app_id = 10000000)
            AND (last_active_date >= '2022-01-01') )
 GROUP BY event_date

如果需要从右表提取出属性到外层进行计算，则不能使用IN来代替JOIN

相同的条件下，上面的测试SQL，由JOIN时的16秒优化到了IN查询时的11秒

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

更快的JOIN

优先本地JOIN

数据预先相同规则分区

也就是Colocate JOIN。优先将需要关联的表按照相同的规则进行分布，查询时就不需要分布式的JOIN

SELECT 
    et.os_name, 
    ut.device_id AS user_device_id
FROM tob_apps_all AS et 
ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_uid
    FROM users_unique_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) AND (last_active_date >= '2022-08-06')
) AS ut ON et.hash_uid = ut.hash_uid
WHERE (tea_app_id = 268411) 
AND (event = 'app_launch') 
AND (event_date = '2022-08-06')
settings distributed_perfect_shard=1

比如事件表tob_apps_all和用户表users_unique_all都是按照用户ID来分shard存储的，相同的用户的两个表的数据都在同一个shard上，因此这两个表的JOIN就不需要分布式JOIN了

distributed_perfect_shard这个settings key是字节内部ClickHouse支持的，设置过这个参数，指定执行计划时就不会再执行分布式JOIN了

基本执行过程：

  1. 一个ClickHouse节点作为Coordinator节点，分发查询。在每个节点上执行sql（tob_apps_all、users_unique_all替换成本地表）

  2. 每个节点都执行1中分发的本地表join的SQL（这一步不再分发右表全量的数据）

  3. 数据再回传到coordinator节点，然后返回给client

数据冗余存储

如果一个表的数据量比较小，可以不分shard存储，每个shard都存储全量的数据，例如我们的业务对象表。查询时，不需要分布式JOIN，直接在本地进行JOIN即可

SELECT count()
FROM tob_apps_all AS et 
ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT item_id
    FROM items_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411)
) AS it ON et.item_id = it.item_id
WHERE (tea_app_id = 268411) 
AND (event = 'app_launch') 
AND (event_date = '2022-08-06')
settings distributed_perfect_shard=1

例如这个SQL，items_all表每个shard都存储同样的数据，这样也可以避免分布式JOIN带来的查询放大和全表数据分发问题

更少的数据

不论是分布式JOIN还是本地JOIN，都需要尽量让少的数据参与JOIN，既能提升查询速度也能减少资源消耗

SQL下推

ClickHouse对SQL的下推做的不太好，有些复杂的SQL下推会失效。因此，我们手动对SQL做了下推，目前正在测试基于查询优化器来帮助实现下推优化，以便让SQL更加简洁

下推的SQL：

SELECT 
    et.os_name, 
    ut.device_id AS user_device_id
FROM tob_apps_all AS et 
ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_uid
    FROM users_unique_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) 
        AND (last_active_date >= '2022-08-06'
        AND 用户属性条件1  OR 用户属性条件2)
) AS ut ON et.hash_uid = ut.hash_uid
WHERE (tea_app_id = 268411) 
AND (event = 'app_launch') 
AND (event_date = '2022-08-06')
settings distributed_perfect_shard=1

对应的不下推的SQL：

SELECT 
    et.os_name, 
    ut.device_id AS user_device_id
FROM tob_apps_all AS et 
ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_uid
    FROM rangers.users_unique_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) 
        AND (last_active_date >= '2022-08-06')
) AS ut ON et.hash_uid = ut.hash_uid
WHERE (tea_app_id = 268411) 
AND (event = 'app_launch') 
AND (event_date = '2022-08-06')
AND (ut.用户属性条件1  OR ut.用户属性条件2)
settings distributed_perfect_shard=1

可以看到，不下推的SQL更加简洁，直接基于JOIN过后的宽表进行过滤。但是ClickHouse可能会将不满足条件的users_unique_all数据也进行JOIN

我们使用中有一个复杂的case，用户表过滤条件不下推有1千万+，SQL执行了3000秒依然执行超时，而做了下推之后60秒内就执行成功了

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

Clickhouse引擎层优化

一个SQL实际在Clickhouse如何执行，对SQL的执行时间和资源消耗至关重要。社区版的Clickhouse在执行模型和SQL优化器上还要改进的空间，尤其是复杂SQL以及多JOIN的场景下

执行模型优化

社区版的Clickhouse目前还是一个两阶段执行的执行模型。第一阶段，Coordinator在收到查询后，将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段，Worker节点完成计算，Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理，并将处理后的结果返回。

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

有以下几个问题：

  1. 第二阶段的计算比较复杂时，Coordinator的节点计算压力大，容易成为瓶颈

  2. 不支持shuffle join,hash join时右表为大表时构建慢，容易OOM

  3. 对复杂查询的支持不友好

字节跳动ClickHouse团队为了解决上述问题，改进了执行模型，参考其他的分布式数据库引擎(例如Presto等)，将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage，各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。根据Stage依赖关系定义拓扑结构，产生DAG图，并根据DAG图调度Stage。例如两表Join，会先调度左右表读取Stage，之后再调度Join这个Stage，Join的Stage依赖于左右表的Stage。

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

举个例子

SELECT 
    et.os_name, 
    ut.device_id AS user_device_id, 
    dt.hash_did AS device_hashid
FROM tob_apps_all AS et 
GLOBAL ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_uid
    FROM users_unique_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) AND (last_active_date >= '2022-08-06')
) AS ut ON et.hash_uid = ut.hash_uid
GLOBAL ANY LEFT JOIN 
(
    SELECT 
        device_id, 
        hash_did
    FROM devices_all 
    WHERE (tea_app_id = 268411) AND (last_active_date >= '2022-08-06')
) AS dt ON et.device_id = dt.device_id
WHERE (tea_app_id = 268411) AND (event = 'app_launch') AND (event_date = '2022-08-06')
LIMIT 10

Stage执行模型基本过程（可能的）：

  1. 读取tob_apps_all数据，按照join key（hash_uid）进行shuffle，数据分发到每个节点。这是一个Stage

  2. 读取users_unique_all数据，按照join key（hash_uid）进行shuffle，数据分发到每个节点。这是一个Stage

  3. 上述两个表的数据，在每个节点上的数据进行本地join，然后再按照join key(device_id)进行shuffle。这是一个Stage

  4. 读取devices_all数据，按照join key（device_id）进行shuffle，这是一个Stage

  5. 第3步、第4步的数据，相同join key(device_id)的数据都在同一个节点上，然后进行本地JOIN，这是一个Stage

  6. 汇总数据，返回limit 10的数据。这是一个Stage

统计效果如下：

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

查询优化器

有了上面的stage的执行模型，可以灵活调整SQL的执行顺序，字节跳动Clickhouse团队自研了查询优化器，根据优化规则(基于规则和代价预估)对SQL的执行计划进行转换，一个执行计划经过优化规则后会变成另外一个执行计划，能够准确的选择出一条效率最高的执行路径，然后构建Stage的DAG图，大幅度降低查询时间

下图描述了整个查询的执行流程，从 SQL parse 到执行期间所有内容全部进行了重新实现（其中紫色模块），构建了一套完整的且规范的查询优化器。

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

还是上面的三表JOIN的例子，可能的一个执行过程是：

  1. 查询优化器发现users_unique_all表与tob_apps_all表的分shard规则一样（基于用户ID），所以就不会先对表按 join key 进行 shuffle，users_unique与tob_apps直接基于本地表JOIN，然后再按照join key(device_id)进行shuffle。这是一个Stage

  2. 查询优化器根据规则或者代价预估决定设备表devices_all是需要broadcast join还是shuffle join

    如果broadcast join：在一个节点查到全部的device数据，然后分发到其他节点。这是一个Stage

    如果shuffle join：在每个节点对device数据按照join key(device_id)进行shuffle。这是一个Stage

  3. 汇总数据，返回limit 10的数据。这是一个Stage

效果：

可以看到，查询优化器能优化典型的复杂的SQL的执行效率，缩短执行时间

火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

总结

ClickHouse最为擅长的领域是一个大宽表来进行查询，多表JOIN时Clickhouse性能表现不佳。作为业内领先的用户分析与运营平台，火山引擎增长分析DataFinder基于海量数据做到了复杂指标能够秒级查询。本文介绍了我们是如何优化Clickhouse JOIN查询的。

主要有以下几个方面：

  1. 减少参与JOIN的表以及数据量

  2. 优先使用本地JOIN，避免分布式JOIN带来的性能损耗

  3. 优化本地JOIN，优先使用内存进行JOIN

  4. 优化分布式JOIN的执行逻辑，依托于字节跳动对ClickHouse的深度定制化

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