版本新特性概览云数据库lickouse

本文介绍云数据库ClickHouse22.8版本推出的新特性。

扩展Date32和DateTime64类型，将日期支持范围从之前版本的1925年~2283年，扩展到1900年~2299年。

22.8版本MergeTree引擎表支持标准的DELETE FROM SQL语法，同时实现了轻量级删除的逻辑。在之前版本中，云数据库ClickHouse的DELETE操作是Mutation类操作，所有的DELETE事件都是先通过文件进行单独记录存储，然后再基于内核调度不定时的异步执行，另外执行过程也比较复杂，需要定位到相应的记录，进行实际的物理删除。

旧版本的DELETE语法如下：

新版本的DELETE语法如下：

示例如下：

标准SQL语法的支持，相比较之前的Mutation类操作方式，增强了开发的便利性。根据官方的性能测试结果，在单表1亿记录总量，110个数据分区规模下，轻量级删除的性能较之前版本提升了近40倍左右，性能提升明显。但当前DELETE语法的实现仍然默认是异步执行。其内部基于ClickHouse的列更新机制，在数据分区中增加了系统虚拟列“_row_exists”，通过update_row_exists=0 where predicate来标记行是“已删除”状态。

在22.8之前的版本中，ClickHouse支持以String类型来存储JSON对象，因为JSON对象是文本格式，需要通过特殊的String解析函数来解析复杂的JSON结构，从而获得JSON对象内部字段信息。这种String类型存储方式，内部多个字段混合存储，针对内部特定属性的查询会带有额外的字段扫描消耗，因此查询效率非常低。同时使用起来也比较麻烦，如果JSON数据存在多层嵌套，那么查询JSON数据就需要一层层去进行解析和类型转换，才能被业务使用。示例如下：

新版本中推出了独立JSON对象类型，DDL操作时JSON对象只需要指定JSON类型即可。同时引擎针对每个写入的JSON对象值进行动态类型匹配，每个JSON属性按照独立列进行存储。当新写入的JSON对象值和之前的类型不匹配时，引擎会动态修改列类型来兼容所有的数据类型，对于新增JSON属性也会动态增加新的列进行数据的存储。示例如下：

动态子列的支持，大幅提高了非结构化数据的分析效率和扩展性。

对于常见的导入OSS数据到ClickHouse，在22.8之前版本中如果要实现JSON对象子列的独立存储和高效分析，那么就必须预先在ClickHouse建立结构化的目标表，并明确定义每个字段的数据类型，才能将半结构化的JSON数据写入到ClickHouse中。如果JSON对象结构变更，那么需要同时修改目标表的表结构，才能适配写入。

而新版本中由于有了动态子列，开发者完全不需要关心JSON的嵌套层次和内部数据类型，只需要在目标表中创建JSON数据类型字段，直接将半结构化的数据批量导入到ClickHouse目标表中即可。同时在业务变更JSON对象属性增加的情况下，也不需要修改目标表的结构，内核会动态增加子列，并进行数据存储，扩展灵活度大幅提升。示例如下：

读取数据时不需要按照字符串进行解析和类型转换，可直接基于JSON对象进行属性的嵌套读取。动态子列的支持大大提升了JSON类型数据的存储和查询效率。根据社区官方的测试结果，新版本JSON对比老版本String整体查询效率提升了40倍左右。示例如下：

当ClickHouse从本地磁盘文件系统读取数据时是非常快的，例如阿里云ECS本地盘或者云盘上的数据被OSS缓存在Page Cache中再进行读取。但是，如果ClickHouse从远程文件系统（例如OSS）读取数据，则系统不会感知到这些读取，且无法使用Page Cache。在22.8版本中，ClickHouse内核层面实现了引擎级别的远程文件系统的缓存，缓存同时使用本地磁盘和RAM，极大地提高了性能。

云数据库ClickHouse云原生版基于对象存储OSS实现了基于多计算节点共享存储的存算分离架构，通过应用引擎的缓存能力保证了云原生版本的查询性能。

22.8版本除了以上的重要的特性发布之外，还带来一些其他特性，例如：

Projection：源表数据的一致性增强。同时基于“空间换效率”的逻辑，创建基于不同排序索引维度的物理表，数十倍地提高了非排序键数据的查询效率。

用户自定义函数：支持SQL模式和脚本模式的用户自定义函数，提高了用户自主进行数据清洗和处理的能力。

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