ClickHouse集群部署下分片数据存储及相关技术问题咨询

1. 集群分片间的数据存储方式 #

ClickHouse集群的数据存储分两种核心模式，也可结合使用：

• 分片拆分存储：通过Distributed表关联各分片节点的本地表，数据会根据指定的分片键（比如某个字段的哈希值）拆分，分散存储到不同的分片节点上，每个分片只存一部分数据。
• 副本复制存储：使用Replicated*MergeTree系列引擎（比如ReplicatedReplacingMergeTree），每个分片配置多个副本节点，同一份数据会复制到该分片的所有副本节点，保证数据高可用。
• 分片+副本混合：这是生产环境常用架构，先按分片键拆分数据到不同分片，每个分片内再通过副本机制复制数据，兼顾分布式扩展和高可用。

2. 单表数据的拆分与复制逻辑 #

单表数据的存储方式取决于你采用的架构和表引擎：

• 若用Distributed表关联普通MergeTree本地表：数据会拆分存储到各分片，每个分片只保留对应分片键范围内的数据。
• 若在副本集群中使用Replicated*MergeTree引擎：数据会复制存储到当前分片的所有副本节点，每个副本存完整的分片数据。
• 混合架构下：数据先拆分到不同分片，每个分片内的副本再复制该分片的数据。

3. 集群模式是否必须用Distributed表？ #

不是必须的。Distributed是一张逻辑代理表，作用是统一入口访问所有分片的本地表，让你不用逐个节点操作。如果不需要统一入口，你完全可以直接在每个分片节点创建本地表，手动管理数据写入和查询，但这种方式效率极低，完全发挥不出集群的分布式优势，生产环境几乎不会用。

4. 未创建Distributed表的情况 #

如果在集群某节点直接创建普通表（比如MergeTree），这个表仅存在于当前节点，其他分片节点不会同步创建该表，数据也只存在于这个节点。如果要让其他节点也有这个表，需要手动在每个节点重复执行建表语句，还要自己处理数据同步，等于把集群当成了多个独立节点在用，浪费集群资源。

5. 能否同时使用ReplacingMergeTree和Distributed引擎？ #

不能直接创建同时属于两种引擎的表，但可以配合使用：

1. 先在每个分片的所有副本节点上创建ReplicatedReplacingMergeTree本地表，实现单分片内的数据去重和副本同步。
2. 再创建一张Distributed表，关联所有分片的ReplicatedReplacingMergeTree本地表，实现分布式的统一访问和数据拆分。
   这样既拥有ReplacingMergeTree的去重合并能力，又能利用Distributed的分布式扩展特性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sandeep Singh