字节跳动数据平台复杂查询实现与优化，基于ClickHouse，有哪些技术细节可以揭秘？
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本文共计6647个文字，预计阅读时间需要27分钟。
更多技术交流、求职机会、试用福利，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群。ClickHouse作为当前业内的主流列式存储数据库（DBMS）之一，拥有着同类DBMS难以比拟的优势。
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ClickHouse 作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一，拥有着同类型 DBMS 难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀，ClickHouse 已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂 query 场景下，ClickHouse 容易存在查询异常问题，影响业务正常推进。
字节跳动作为国内最大规模的 ClickHouse 使用者，在对 ClickHouse 的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本文将分享字节跳动解决 ClickHouse 复杂查询问题的优化思路与技术细节。
项目背景ClickHouse 的执行模式与 Druid、ES 等大数据引擎类似，其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段，Coordinator 在收到查询后，将请求发送给对应的 Worker 节点。第二阶段，Worker 节点完成计算，Coordinator 在收到各 Worker 节点的数据后进行汇聚和处理，并将处理后的结果返回。
两阶段的执行模式能够较为高效地支持目前许多常见的业务场景，例如各类大宽表单的查询，这也是 ClickHouse 最擅长的场景。ClickHouse 的优点是简单、高效，通常来说，简单就意味着高效。
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两阶段的执行模式能够较为高效地支持目前许多常见的业务场景，例如各类大宽表单的查询，这也是 ClickHouse 最擅长的场景。ClickHouse 的优点是简单、高效，通常来说，简单就意味着高效。