ClickHouse并行哈希连接是否支持RIGHT JOIN？实测存疑咨询

问题背景 #

我阅读了ClickHouse连接算法相关系列文章，文中表格显示**并行哈希连接（Parallel hash join）**不支持RIGHT JOIN。但在ClickHouse Cloud环境测试时未报错，且并行哈希连接性能更优，测试详情如下：

测试查询1（自动选择连接算法） #

SELECT *
FROM table_a
RIGHT JOIN table_b 
ON table_a.id = table_b.id
SETTINGS join_algorithm = 'auto', max_threads = 2, max_bytes_in_join = 50000000000;

• 执行时长：101秒
• 内存占用：6.43 GiB

测试查询2（指定并行哈希连接） #

SELECT *
FROM table_a
RIGHT JOIN table_b 
ON table_a.id = table_b.id
SETTINGS join_algorithm = 'parallel_hash', max_threads = 2, max_bytes_in_join = 50000000000;

• 执行时长：56秒
• 内存占用：25.63 GiB

请问：并行哈希连接是否已支持RIGHT JOIN？还是我的操作存在问题？

更新：执行计划（EXPLAIN结果翻译后） #

查询1的执行计划 #

表达式（字段投影 + 连接后丢弃无用列）
连接（JOIN 填充右表优先）
表达式（连接操作 + 列名转换为标识符）
从MergeTree读取（table_a）
表达式（连接操作 + 列名转换为标识符）
从MergeTree读取（table_b）

查询2的执行计划 #

表达式（字段投影 + 连接后丢弃无用列）
连接（JOIN 填充右表优先）
表达式（连接操作 + 列名转换为标识符）
从MergeTree读取（table_a）
表达式（连接操作 + 列名转换为标识符）
从MergeTree读取（table_b）

解答 #

从测试结果和执行计划可以明确：当前ClickHouse Cloud版本已支持并行哈希连接处理RIGHT JOIN，你的操作不存在问题。

1. 兼容性验证：指定parallel_hash算法后查询正常执行且性能提升，说明该算法已兼容RIGHT JOIN的逻辑。
2. 执行计划佐证：两个查询的执行计划都包含JOIN FillRightFirst，这是ClickHouse处理RIGHT JOIN的核心标识，证明无论选择哪种连接算法，底层都正确触发了右连接的填充逻辑。
3. 文档版本差异：你看到的旧文章可能基于早期ClickHouse版本，而ClickHouse Cloud会持续更新到最新稳定版，并行哈希连接对RIGHT JOIN的支持是后续版本新增的特性。

另外注意：并行哈希连接性能提升的代价是内存占用大幅增加（从6.43 GiB升至25.63 GiB），这是因为它会并行构建多个哈希表，实际使用时需要结合集群内存资源情况进行选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Spacez