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目录
1. 数据副本
2. 数据分片
clickhouse数据存储时支持副本和分片，副本指的就是一份数据可以在不同的节点上存储，这些节点上存储的每份数据相同，数据副本是增加数据存储冗余来防止数据丢失。分片指的是clickhouse一张表的数据可以横向切分为多份，每份中的数据不相同且存储在不同的节点上，分片的目的主要是实现数据的水平切分，方便多线程和分布式查询数据。
这里以由3台clickhouse节点组成的clickhouse集群对应的几张图来描述clickhouse中的副本与分片，方便大家理解：
- 表temp只有一个分片，1个副本（数据本身可看成1个副本）
- 表temp只有一个分片，每个分片有1个副本
- 表temp有2个分片，每个分片有1个副本
1. 数据副本
存储在clickhouse中的数据想要有副本，创建表时需要在对应的表引擎前面加上“Replicated”前缀组成一种新的变种引擎，并且目前只有MergeTree系列表引擎才支持副本，如下图所示：
下面我们以ReplicatedMergeTree引擎来举例讲解clickhouse中的数据副本。
创建副本表语法：
Engine = ReplicatedMergeTree('zk_path','replica_name')在上述创建语法中，有zk_path和replica_name两项配置，代表意思如下：
- zk_path:
在zookeeper中创建的数据表的路径，路径名称可以自定义，用户可以自己定义成希望的任何路径。clickhouse提供了一些约定俗成的配置模板：/clickhouse/tables/{shard}/table_name ,其中“/clickhouse/tables”是约定俗成的路径固定前缀，表示存放数据表的根路径；“{shard}”表示分片编号，通常使用数值代替，例如：01,02,03,一张数据表可以有多个分片，而每个分片都拥有自己的副本；“table_name”表示数据表的名称，通常与物理表的名字相同。
- replica_name:
定义在zookeeper中创建的副本名称，该名称是区分不同副本实例的唯一标识，一种约定俗成的命名方式是使用所在服务器的域名称。
创建副本表举例,我们在node1节点进入clickhouse，执行如下建表语句：
Create table person_info(id UInt32,name String,age UInt32,gender String,loc String) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/person_info','node1')partition by locorder by id;在node2节点进入clickhouse，执行如下建表语句：
Create table person_info(id UInt32,name String,age UInt32,gender String,loc String) engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/person_info','node2')partition by locorder by id;以上两张表创建完成之后，在zookeeper中会看到创建“/clickhouse/tables/01/person_info”路径，对此路径下的部分重要目录解释如下：
- /metadata:
保存元数据信息，包括主键、分区键、采样表达式。
- /columns：
保存列字段信息，包括列名称和数据类型。
- /replicas:
保存副本名称，对应设置参数中的replica_name。
- /leader_election:
用于主副本的选举工作，主副本主要负责merge、Alter delte 、alter update操作。
在node1向表“person_info”中插入以下数据：
insert into person_info values (1,'zs',18,'m','beijing'),(2,'ls',19,'f','shanghai'),(3,'ww',20,'m','beijing'),(4,'ml',21,'m','shanghai')插入数据之后，我们在node1上进行查询：
select * from person_info;
由于有副本作用，在node2节点上我们同样也可以查询到表person_info中的数据：
select * from person_info;
以上在node1节点或者node2节点上表“person_info”中插入数据时，都会通过zookeeper的监听，立即同步到另外节点，可以在node1,node2节点“/var/lib/clickhouse/data/default/person_info”路径下发现相同的一份数据。
2. 数据分片
通过数据副本我们可以降低数据丢失的风险，到现在为止每个副本上都有表全量数据，当业务量十分庞大的场景下，依靠副本并不能解决单表的新能瓶颈，我们可以对一张表水平分为多个分片，这些分片分别存储在不同的clickhouse集群节点中。例如一个clickhouse集群有3台节点，我们在创建表temp时可以分成3个分片，这3个分片内的数据不相同，分别存储在不同的clickhouse节点上，当然为了保证数据的高可用也可以给每个分片设置副本。
特别注意：在clickhouse中，每个节点只能配置在一个<shard>标签下的<replica>中，不能与其他的<shard>标签下的<replica>节点名称相同。例如：配置一个clickhouse集群拥有3个分片，且每个分片有2个副本，那么metrika.xml配置文件配置如下：
<remote_servers><clickhouse_cluster_3shards_2replicas><shard><internal_replication>true</internal_replication><replica><host>node1</host><port>9000</port></replica><replica><host>node2</host><port>9000</port></replica></shard><shard><internal_replication>true</internal_replication><replica><host>node3</host><port>9000</port></replica><replica><host>node4</host><port>9000</port></replica></shard><shard><internal_replication>true</internal_replication><replica><host>node5</host><port>9000</port></replica><replica><host>node6</host><port>9000</port></replica></shard></clickhouse_cluster_3shards_1replicas></remote_servers>以上完成配置拥有3个分片，2个副本的clickhouse集群需要6台节点。
在介绍副本时，为了创建多张表我们需要分别登录到不同的clickhouse节点，在各自的clickhouse节点上执行create建表命令，创建的表名称都是一样的，这是因为Create、Drop、Rename、Alter等DDL语句并不支持分布式执行，而在分布式的clickhouse集群中我们可以使用新的语法实现分布式DDL，其语法格式为：
CREATE/DROP/RENAME/ALTER TABLE xxx ON CLUSTER cluste_name其中以上“xxx”代表创建的表名称，“cluster_name”对应前面集群配置文件metrika.xml中的集群名称，根据配置文件，clickhouse会根据集群的配置信息，找到每个节点执行DDL语句，“xxx”表也会在各个节点上被创建。
创建具有3分片和1副本的表“person_score”，建表语句如下：
Create table person_score on cluster clickhouse_cluster_3shards_1replicas (id UInt32,name String,age UInt32,gender String,score Decimal(9,2))engine = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{shard}/person_score','{replica}')order by id;注意：
- 以上“clickhouse_cluster_3shards_1replicas”是在“/etc/clickhouse-server/config.d/metrika.xml”配置文件中配置的clickhouse集群的名称
- {shard}与{replica}两个变量是在metrika.xml中<macros>宏变量标签中配置的对应值，这样当在clickhouse集群中的某台节点执行以上建表语句时，clickhouse会自动在各个节点创建此表,这里每台clickhouse节点上的表person_socre是本地表。
可以在zookeeper中找到查看对应的分片信息：
向表person_score中插入数据，在哪台clickhouse节点向本地表person_score中插入数据，那么数据就存入当前本地表对应的分片中。
#在node1向node1本地表person_score中插入以下数据：
insert into person_score values (1,'zs',18,'m',100),(2,'ls',19,'f',200);#在node1上查询本地表 person_score数据：
node1 :) select * from person_score;
#在node2向node2本地表person_score中插入以下数据：
insert into person_score values (3,'ww',20,'m',300),(4,'ml',21,'m',400);#在node2上查询本地表 person_score数据：
node2 :) select * from person_score;
#在node3向node3本地表person_score中插入以下数据：
insert into person_score values (5,'ml',22,'f',500),(6,'tq',23,'f',600);#在node3上查询本地表 person_score数据：
node3 :) select * from person_score;
以上我们创建的person_score表在clickhouse集群节点node1、node2、node3上都是本地表，插入数据时插入到了对应节点的分片上，查询时也只能查询对应节点上的分片数据，如果我们想要通过一张表将各个clickhouse节点上的person_score表进行查询，这时就需要使用Distribute表引擎，所以在实际工作中clickhouse的数据分片需要结合Distriubute表引擎一同使用。
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