CK执行模式

第一阶段，Coordinator 收到查询后将请求发送给对应的 worker 节点；第二阶段，Coordinator 收到各个 worker 节点的结果后汇聚起来处理后返回。

来源：ClickHouse Join为什么被大家诟病？ - 知乎

优化建议

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。

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

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。

来源：ClickHouse 引擎在行为分析场景下的 JOIN 优化 - 简书

引擎层优化

Join 表引擎可以说是为 JOIN 查询而生的，它等同于将 JOIN 查询进行了一层简单封装。

说明：
需要说明的是：Join表引擎更加通常的用途，是用于Join连接查询的右侧表。且Join表的数据是首先被写至内存，然后才被同步到磁盘文件上。这意味着两件事：
1.Join表的查询速度很快，因为它的存在本来就是为了优化连接查询的速度；
2.Join表不适合存放千万级以上的大表，否则会占用过多的服务器内存，它更适合存放需要经常查询的小表，且通常为join语句的右侧表。

Join(ANY|ALL, LEFT|INNER, k1[, k2, ...])

引擎参数：ANY|ALL – 连接修饰；LEFT|INNER – 连接类型。更多信息可参考 JOIN子句。
这些参数设置不用带引号，但必须与要 JOIN 表匹配。 k1，k2，……是 USING 子句中要用于连接的关键列。

此引擎表不能用于 GLOBAL JOIN 。

类似于 Set 引擎，可以使用 INSERT 向表中添加数据。设置为 ANY 时，重复键的数据会被忽略（仅一条用于连接）。设置为 ALL 时，重复键的数据都会用于连接。不能直接对 JOIN 表进行 SELECT。检索其数据的唯一方法是将其作为 JOIN 语句右边的表。

跟 Set 引擎类似，Join 引擎把数据存储在磁盘中。

创建基于join引擎的表

数据表

CREATE TABLE join_tb1 (
id UInt8,
name String,
time Datetime
) ENGINE = Log

join表

CREATE TABLE id_join_tb1 (
id UInt8,
price UInt32,
time Datetime
) ENGINE = Join (ANY, LEFT, id);

插入测试数据

INSERT INTO TABLE join_tb1 VALUES 
(1,'ClickHouse','2019-05-01 12:00:00'),   
(2,'Spark', '2019-05-01 12:30:00'), 
(3,'ElasticSearch','2019-05-01 13:00:00');

INSERT INTO TABLE id_join_tb1 VALUES 
(1,100,'2019-05-01 11:55:00'),
(1,105,'2019-05-01 11:10:00'),
(2,90,'2019-05-01 12:01:00'),
(3,80,'2019-05-01 13:10:00'),
(5,70,'2019-05-01 14:00:00'),
(6,60,'2019-05-01 13:50:00');

join查询

#这段的意思是数据表 join_tb1 用id字段关联join表 id_join_tb1 关联出 id_join_tb1的price字段。

SELECT id,name,joinGet ('id_join_tb1', 'price', id) as  price 
FROM join_tb1 ;

取特定某条

SELECT joinGet ('id_join_tb1', 'price', toUInt8 (1));

来源：Join Table Engine | ClickHouse Docs

创建基于join引擎的视图

创建数据表

drop table if exists user_order;
create table user_order
(    
    user_id String,         // 用户ID
    event_date String,      // 付款日期
    order_no String,        // 订单号
    amount Int32            // 金额
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, event_date)

创建视图

drop view if exists user_order_userid_j;
CREATE MATERIALIZED VIEW user_order_userid_j
ENGINE = Join(ANY, INNER, user_id)
POPULATE
AS
select user_id, event_date, order_no, amount
from user_order

插入数据

insert into user_order(user_id, event_date, order_no, amount)
values
('user1', '2022-01-01', 'B', 4),
('user1', '2022-01-01', 'C', 8),
('user1', '2022-01-01', 'A', 2),
('user2', '2022-01-02', 'E', 3),
('user2', '2022-01-02', 'D', 7),
('user1', '2022-01-02', 'X', 6),
('user1', '2022-01-02', 'Y', 9)

join查询