Здесь собраны важные задачи на 2020 год. Многие из них присутствуют в GitHub Issues. Данный текст следует рассматривать как рабочий черновик со сводкой и кратким описанием задач, ссылками и материалами для быстрого доступа на одной странице. Классификация задач условная.
Так как ClickHouse - open-source продукт, мы хотим, чтобы рабочий процесс был также максимально открытым. В связи с этим, вам следует ожидать наличия на данной странице несколько большего количества деталей описания рабочего процесса, чем вы могли бы предположить - настолько близко, насколько рабочий процесс видят разработчики. Так как неотъемлимой частью процесса разработки является исправление недостатков продукта и улучшение качества кода, на данной странице вы найдёте весьма подробные описания таких деталей. Для других open-source продуктов такой подход к разработке обычно нехарактерен. Благодаря тому, что для каждой задачи указаны её зависимости, вы сможете понять, какие подготовительные работы требуются, что позволяет более точно понимать сроки реализации.
### 1.1. Индексы по z-Order curve, normalized z-Order curve.
Задача также относится к категории "17. Работа с географическими данными", так как geoHash - это частный случай z-Order curve.
Также связана с задачей 24.27 для нечёткого поиска полудубликатов строк, так как позволит индексировать min-hash.
Задача "normalized z-Order curve" в перспективе может быть полезна для БК и Метрики, так как позволяет смешивать OrderID и PageID и избежать дублирования данных.
В задаче также вводится способ индексации путём обращения функции нескольких аргументов на интервале, что имеет смысл для дальнейшего развития.
Изначально делал [Андрей Чулков](https://github.com/achulkov2), ВШЭ, теперь доделывает [Ольга Хвостикова](https://github.com/stavrolia), но сроки немного сдвинуты из-за задачи 25.9. Будем надеятся на реализацию к концу ноября. Впрочем, [Андрей Чулков](https://github.com/achulkov2) скоро сможет помочь её доделать.
Манипуляции с каталогом баз данных: запросы CREATE TABLE, DROP TABLE, RENAME TABLE и DATABASE, требуют синхронизации с помощью блокировок. Эта синхронизация становится весьма сложной, так как на неё полагается много внутренних структур данных.
Предлагается реализовать альтернативный подход, в котором таблицы и базы данных являются всего лишь ссылками на persistent объекты. Подробное описание задачи: https://github.com/yandex/ClickHouse/issues/6787
И полностью immutable куски. Делает [Александр Сапин](https://github.com/alesapin). Готов приступить к задаче в конце ноября 2019. Нужно для Яндекс.Метрики.
### 1.4. Нетранзитивные ALTER столбцов.
Требует 1.3. Будет делать [Александр Сапин](https://github.com/alesapin).
### 1.5. ALTER RENAME COLUMN.
Требует 1.3. Будет делать [Александр Сапин](https://github.com/alesapin).
### 1.6. Полиморфные куски данных.
Делает [Антон Попов](https://github.com/CurtizJ), первый рабочий вариант в декабре. Пререквизит чтобы снизить сложность мелких INSERT, что в свою очередь нужно для 1.12, иначе задача 1.12 не сможет нормально работать. Особенно нужно для Яндекс.Облака.
Данные в таблицах типа MergeTree в ClickHouse хранятся в виде набора независимых "кусков". Внутри куска, каждый столбец, а также индекс, хранится в отдельных файлах. Это сделано для возможности быстрых манипуляций со столбцами (пример - запрос ALTER DROP COLUMN). При вставке данных (INSERT), создаётся новый кусок. Для таблиц с большим количеством столбцов, запросы INSERT с маленьким количеством строк являются неэффективными, так как требуют создания большого количества файлов в файловой системе. Это является врождённой особенностью ClickHouse - одной из первой проблем, с которыми сталкиваются пользователи. Пользователям приходится буферизовывать данные и собирать их в более крупные пачки перед вставкой в ClickHouse.
Для смягчения эффекта от этой проблемы, в ClickHouse существуют таблицы типа Buffer. Они накапливают данные в оперативке перед записью в другую таблицу. Впрочем, таблицы Buffer не являются полноценным решением проблемы из-за: - наличия блокировок при вставке; - переупорядочивание вставляемых данных; - неатомарность перекладывания данных из Buffer в результирующую таблицу.
Вместо этого предлагается разрешить кускам таблиц типа MergeTree располагать данные в разных форматах. А именно: - в оперативной памяти; - на диске со всеми столбцами в одном файле; - на диске со столбцами в отдельных файлах: в зависимости от размера куска и прошедшего времени. Для размещения кусков в оперативной памяти, придётся также реализовать опциональную поддержку write-ahead log с настраиваемыми правилами по сбросу на диск. Это позволит избавиться от проблем с мелкими вставками для MergeTree таблиц. Для ReplicatedMergeTree таблиц, это решит проблему лишь частично.
Сейчас пользователь может задать в таблице выражение, которое определяет, сколько времени хранятся данные. Обычно это выражение задаётся относительно значения столбца с датой - например: удалять данные через три месяца. https://clickhouse.yandex/docs/ru/operations/table_engines/mergetree/#table_engine-mergetree-ttl
Это может быть задано для всей таблицы (тогда строки целиком удаляются после указанного времени) или для отдельных столбцов (тогда данные столбца физически удаляются с диска, а строки в таблице остаются; при чтении значений столбца, они читаются как значения по-умолчанию).
Но пользователи также хотят более продвинутый вариант этой функциональности: не удалять строки или столбцы целиком, а прореживать их - оставлять меньшее количество строк.
И тут есть несколько вариантов:
1. По прошествии времени, оставлять каждую N-ую строку.
2. По прошествии времени, выполнять агрегацию данных, заменяя значения некоторых столбцов на значения агрегатных функций от множества значений в нескольких строках.
Пункт 1 не представляет интереса, так как уже реализован с помощью TTL выражений для удаления данных. В качестве этого выражения можно прописать, например, cityHash64(*) % 10 = 0 ? now() : event_time + INTERVAL 3 MONTH. Правда как-то неудобно получается.
А вот пункт 2 требуется продумать. Не очевидно даже, какой лучше использовать синтаксис для этого при создании таблицы. Но мы придумаем - сразу видно несколько вариантов.
Частный случай такой задачи уже есть в https://clickhouse.yandex/docs/ru/operations/table_engines/graphitemergetree/ Но это было сделано для конкретной задачи. А надо обобщить.
Алгоритмы сжатия типа LZ77 позволяют потратить больше времени на сжатие данных, чтобы сжать данные сильнее, но при этом без проигрыша по скорости разжатия данных. В частности, этим свойством обладает LZ4 и ZSTD, которые используются в ClickHouse. Это позволяет использовать свободные ресурсы CPU, когда сервер не нагружен, для пережатия данных, чтобы данные занимали меньше места на дисках, и при этом сохранить или даже улучшить скорость обработки запросов.
В то же время, ClickHouse обычно используется для "импульсного" сценария нагрузки. Запрос от пользователя обрабатывается максимально быстро, используя все ресурсы CPU, но в среднем по времени, сервер недостаточно нагружен.
Предлагается добавить в ClickHouse настройки по пережатию данных и фоновые потоки, выполняющие эту задачу.
ClickHouse использует для хранения данных локальную файловую систему. Существует сценарий работы, в котором размещение старых (архивных) данных было бы выгодно на удалённой файловой системе. Если файловая система POSIX совместимая, то это не составляет проблем: ClickHouse успешно работает с Ceph, GlusterFS, MooseFS. Также востребованным является сценарий использования S3 (из-за доступности в облаке) или HDFS (для интеграции с Hadoop). Но эти файловые системы не являются POSIX совместимыми. Хотя для них существуют FUSE драйверы, но скорость работы сильно страдает и поддержка неполная.
ClickHouse использует небольшое подмножество функций ФС, но в то же время, и некоторые специфические части: симлинки и хардлинки, O_DIRECT. Предлагается выделить всё взаимодействие с файловой системой в отдельный интерфейс.
Требует 2.1. Делает [Николай Кочетов](https://github.com/KochetovNicolai). Нужно для Яндекс.Метрики.
### 1.14. Не писать столбцы, полностью состоящие из нулей.
В очереди. Простая задача, является небольшим пререквизитом для потенциальной поддержки полуструктурированных данных.
### 1.15. Возможность иметь разный первичный ключ в разных кусках.
Сложная задача, только после 1.3.
### 1.16. Несколько физических представлений для одного куска данных.
Сложная задача, только после 1.3 и 1.6. Позволяет компенсировать 21.20.
### 1.17. Несколько сортировок для одной таблицы.
Сложная задача, только после 1.3 и 1.6.
### 1.18. Отдельное хранение файлов кусков.
Требует 1.3 и 1.6. Полная замена hard links на sym links, что будет лучше для 1.12.
## 2. Крупные рефакторинги.
Для обоснования необходимости смотрите ссылки в описании других задач.
### 2.1. Переделка конвейера выполнения запросов на Processors.
Делает [Николай Кочетов](https://github.com/KochetovNicolai). Финальная стадия разработки. Включение по-умолчанию в конце декабря 2019. Удаление старого кода в начале 2020.
[Иван Блинков](https://github.com/blinkov/) - очень хороший человек. Сам сайт документации основан на технологиях, не удовлетворяющих требованиям задачи, и эти технологии трудно исправить.
Если распределённый запрос затрагивает большое количество серверов, то время выполнения запросов часто становится большим из-за tail latencies - случайных редких замедлений отдельных серверов. Эту проблему можно избежать, отправляя один и тот же запрос сразу на несколько реплик, и используя данные с наиболее быстрой.
Задача скрывает в себе много тонкостей, связанных с обработкой стадий выполнения запроса (соединение, обмен handshake, отправка запроса, получение заголовка результата, получение пакетов прогресса, получение данных), правильной возможностью настройки таймаутов, правильной отменой запросов.
Сейчас для распределённых запросов используется по потоку на соединение. Это позволяет хорошо распараллелить вычисления над полученными данными и утилизировать сеть, но становится сильно избыточным для больших кластеров. Для примера, создание 1000 потоков для чтения данных из 1000 серверов кластера - лишь расходует ресурсы и увеличивает время выполнения запроса. Вместо этого необходимо использовать количество потоков не большее количества процессорных ядер, и мультиплексировать в одном потоке общение с серверами. Реализация нетривиальна, так как мультиплексировать необходимо каждую стадию общения по сети, включая установку соединения и обмен handshake.
В Linux существует возможность получать в программе информацию о счётчиках производительности и событиях, относящихся к CPU и ядру ОС. Подробнее смотрите `man perf_event_open`. Предлагается добавить эти метрики в ClickHouse для инструментирования запросов.
### 7.9. Проверки на стиль имён с помощью clang-tidy.
### 7.10. Включение UBSan и MSan в интеграционных тестах.
UBSan включен в функциональных тестах, но не включен в интеграционных тестах. Требует 7.7.
### 7.11. Включение *San в unit тестах.
У нас мало unit тестов по сравнению с функциональными тестами и их использование не обязательно. Но они всё-равно важны и нет причин не запускать их под всеми видами sanitizers.
### 7.12. Показывать тестовое покрытие нового кода в PR.
Пока есть просто показ тестового покрытия всего кода.
### 7.13. Включение аналога -Weverything в gcc.
Мы используем -Wall -Wextra -Weverything -Werror.
При сборке с clang, -Weverything уже включено. Но в gcc есть уникальные warning-и, отсутствующие в clang.
Wolf Kreuzerkrieg. Возможно, его уже не интересует эта задача.
Для ввода запросов в интерактивном режиме в клиенте командной строки clickhouse-client используется библиотека readline или libedit.
Библиотеки readline и libedit обладает следующими недостатками:
- (исправлено в новых версиях readline) Очень низкая производительность вставки больших кусков текста. Вставка каждого следующего символа имеет сложность O(n = количество предыдущих символов) и при вставке 1 МБ текста, скорость падает до десятков байт в секунду.
- Крайне сложно или невозможно реализовать подсветку синтаксиса по мере набора текста, а также autocomplete без нажатия дополнительных клавиш для вызова.
- Лицензия GPL (для readline) препятствует её включению в кодовую базу продукта.
- Плохо работает навигация по истории, если история вкючает запросы, не помещающиеся на экран.
- История сохраняется лишь при завершении работы клиента.
- При параллельной работе нескольких клиентов с одним файлом истории, сохраняется история только одного из клиентов.
- Плохо работает история для многострочных запросов.
- Излишняя экономия пересылаемых данных, что часто приводит к остаткам мусора в терминале.
Кроме того, имеются следующие сложно достижимые достоинства:
- Поддержка right-to-left текста;
- Поддержка editrc конфигураций.
В качестве альтернатив можно рассмотреть следующие варианты:
- Linenoise от Salvatore Sanfilippo. Достоинства: простота и компактность кода; высокая скорость работы. Недостатки: отсутствует поддержка Unicode; отсутствует автоматический перенос текста, что затрудняет работу с многострочными запросами.
- Linenoise с патчами для поддержки Unicode. Недостаток: теряется преимущество по скорости работы.
- Fish shell. Не является библиотекой, но представляет собой отличный пример, как можно реализовать подстветку синтаксиса и удобный autocomplete. Поддерживает Unicode, но работает весьма медленно.
- Python Prompt Toolkit. Не является подходящим решением для интеграции в C++ проект. Хорошие возможности по подсветке синтаксиса и autocomplete.
Вместо этого предлагается в качестве примера изучить прототип текстового редактора Kilo: https://viewsourcecode.org/snaptoken/kilo/ и реализовать всю необходимую функциональность.
Поводом использования libressl послужило желание нашего хорошего друга из известной компании несколько лет назад. Но сейчас ситуация состоит в том, что openssl продолжает развиваться, а libressl не особо, и можно спокойно менять обратно.
Уже давно собираются универсальные tgz пакеты, но по нелепой случайности из них исчез install скрипт.
[Александр Сапин](https://github.com/alesapin). Может делегировать эту задачу кому угодно.
### 7.18.1. Доделать бинарники под Mac.
Уже есть автосборка бинарников под Mac на каждый коммит и PR, но с недостатками.
[Иван Лежанкин](https://github.com/abyss7). Требует 7.1, 7.2. Рекомендуется 7.14. Сейчас не хватает по крайней мере SSL и ICU. Нужно для Яндекс.Облака.
### 7.18. Поместить ссылку на собранные бинарники под Mac на сайт.
Сейчас людям приходится делать несколько кликов, чтобы их скачать.
[Иван Лежанкин](https://github.com/abyss7) или [Александр Сапин](https://github.com/alesapin).
### 7.19. Доделать (проверить) автосборку под AArch64.
Проверяем, что работает на Cavium и на Raspberry Pi.
Над ClickHouse одновременно работает большое количество разработчиков, которые оформляют свои изменения в виде pull requests. Когда непомерженных pull requests много, то возникает сложность с организацией работы - непонятно, на какой pull request смотреть в первую очередь.
Предлагается реализовать простое одностраничное веб-приложение, в котором отображается список pull requests со следующей информацией:
Статусы проверок - наиболее важная часть. Так как для каждого PR выполняется несколько десятков проверок и наиболее медленные работают до нескольких часов, придётся:
- отображать сразу все проверки для каждого PR в виде красивой разноцветной матрицы с информацией по наведению мыши;
- отсортировать проверки по важности: например, если у внешнего разработчика проходят все проверки кроме стиля кода, то мы можем взять это в работу сами;
- если для предыдущего коммита проверка была завершена, а для последнего коммита ещё только идёт - то можно отображать в таблице статус предыдущей проверки более блёклым цветом.
Предлагается реализовать несколько вариантов сортировок. Очевидное - по времени обновления, более интересно - некое ранжирование с целью выяснить, "что лучше взять в работу прямо сейчас".
Похожие продукты уже есть, например: http://prs.mozilla.io/yandex:ClickHouse К сожалению, этот продукт заброшен, да и делает не совсем то, что нужно. По своему усмотрению, можно взять из него что-нибудь полезное.
Fuzzing тестирование - это тестирование случайными данными. Мы рассмотрим несколько подходов к этой задачи:
1. Добавление в SQL диалект ClickHouse функций для генерации случайных данных (пример - случайные бинарные строки заданной длины, случайные валидные UTF-8 строки) и "порчи" данных (например, поменять значения случайных бит с заданной частотой). Это будет использовано для тестирования SQL-функций ClickHouse.
Изначально занимался Олег Алексеенков. Сейчас он перешёл работать в дружественный отдел, но обещает продолжать синхронизацию.
Затем, возможно, [Иван Лежанкин](https://github.com/abyss7). Но сейчас приостановлено, так как Максим из YT должен исправить регрессию производительности в анализе индекса.
Имея SQL запрос, требуется вывести структуру таблиц, на которых этот запрос будет выполнен, и заполнить эти таблицы случайными данными, такими, что результат этого запроса зависит от выбора подмножества данных.
Для примера, если есть запрос `SELECT SearchPhrase, count(*) FROM table WHERE CounterID = 34 AND SearchPhrase LIKE '%ClickHouse%'`, то мы можем сделать вывод, что CounterID имеет числовой тип, а SearchPhrase - строковый. Заполнить таблицу данными, на которых отдельные условия `CounterID = 34` и `SearchPhrase LIKE '%ClickHouse%'` для некоторых строк выполнены, а для некоторых строк не выполнены.
Обфускация запросов: имея секретные запросы и структуру таблиц, заменить имена полей и константы, чтобы запросы можно было использовать в качестве публично доступных тестов.
Формат Apache Avro является компактным структурированным построчным бинарным форматом данных с внешней схемой. Этот формат часто используется совместно с Kafka и поддержка его в качестве одного из форматов ввода-вывода в ClickHouse является востребованной пользователями.
Реализовать возможность подписаться на row-based репликацию MySQL и сохранять полученные данные в CollapsingMergeTree или ReplacingMergeTree таблицы. Сторонние решения для этой задачи уже существуют: https://www.altinity.com/blog/2018/6/30/realtime-mysql-clickhouse-replication-in-practice Также существует стороннее решение для PostgreSQL: https://github.com/mkabilov/pg2ch
Встроенная в ClickHouse возможность работать в качестве реплики MySQL даст преимущества для дальнейшего развития.
В ClickHouse часто используется потоковый импорт данных из распределённой очереди. Наиболее популярно использование совместно с Kafka. Эта возможность уже есть.
Следующей по востребованности является система очередей RabbitMQ. Её поддержка в ClickHouse отсутствует.
### 8.22. Поддержка синтаксиса для переменных в стиле MySQL.
При парсинге запроса преобразовывать синтаксис вида `@@version_full` в вызов функции `getGlobalVariable('version_full')`. Поддержать популярные MySQL переменные. Может быть поможет Юрий Баранов, если будет энтузиазм.
ClickHouse предоставляет возможность обратиться к внешней базе данных из языка запросов. Это реализовано в виде табличных функций. В параметрах к табличной функции указывается адрес удалённой базы данных (хост, порт), а также аутентификационные данные (имя пользователя, пароль). Аутентификационные данные указываются в запросе в открытом виде и, таким образом, попадают в историю запросов и в логи, что компрометирует безопасность системы.
Вместо этого предлагается описывать необходимые данные в конфигурационном файле сервера или в отдельном сервисе и ссылаться на них по именам.
Реализовать в ClickHouse специализированный движок таблиц, подходящий для быстрых key-value запросов и оптимизированный для расположения данных на SSD. Это может быть: реализация на основе RocksDB; сериализованные RowBinary данные с индексом в оперативке; секретная очень эффективная структура данных, о которой я расскажу.
Использовать эту структуру данных как отдельный вид словарей, как источник для cache словарей или как дополнительный уровень кэширования для cache словарей.
Нужно разобраться, как упаковывать Java в статический бинарник, возможно AppImage. Или предоставить максимально простую инструкцию по установке jdbc-bridge. Может быть будет заинтересован Александр Крашенинников, Badoo, так как он разработал jdbc-bridge.
В ClickHouse в прошлом году добавили поддержку wire-протокола MySQL. PostgreSQL, так же как MySQL, использует несложный протокол общения между клиентом и сервером, но свой собственный. Поддержка этого протокола является востребованной и откроет новые возможности для ClickHouse.
Возможность описать в конфигурационном файле handler (путь в URL) для HTTP запросов к серверу, которому соответствует некоторый параметризованный запрос. Пользователь может вызвать этот обработчик и не должен передавать SQL запрос.
В ClickHouse поддерживается вычисление COUNT(DISTINCT x). Предлагается добавить возможность использования модификатора DISTINCT для всех агрегатных функций. Например, AVG(DISTINCT x) - вычислить среднее значение для всех различных значений x. Под вопросом вариант, в котором фильтрация уникальных значений выполняется по одному выражению, а агрегация по другому.
Результат некоторых агрегатных функций зависит от порядка данных. Предлагается реализовать модификатор ORDER BY, задающий порядок явно. Пример: groupArray(x ORDER BY y, z).
В time-series СУБД нужны функции, которые зависят от последовательности значений. Или даже от последовательности значений и их меток времени. Примеры: moving average, exponential smoothing, derivative, Holt-Winters forecast. Вычисление таких функций поддерживается в ClickHouse лишь частично. Так, ClickHouse поддерживает тип данных "массив" и позволяет реализовать эти функции как функции, принимающие массивы. Но гораздо удобнее для пользователя было бы иметь возможность применить такие функции к таблице (промежуточному результату запроса после сортировки).
Это требует введение нового класса функций (помимо обычных и агрегатных функций) - такие функции будут иметь в коде ClickHouse свой собственный интерфейс, и их вычисление придётся отдельно учитывать в конвейере выполнения запросов. Для примера, вычисление обычных функций тривиально распараллеливается по процессорным ядрам и по серверам; вычисление агрегатных функций распараллеливается с некоторыми особенностями (работа с промежуточными состояниями вычислений, операция merge); а для функций по обработке временных рядов этот вопрос остаётся открытым - возможно, их придётся вычислять на одном сервере и в одном потоке.
В интерфейсе уже сделано. Надо проверить, что учитывается в нужных местах (например, что работает predicate pushdown сквозь ORDER BY, если таких функций нет).
ClickHouse не является geospatial СУБД. Тем не менее, в ClickHouse есть несколько функций для таких задач. Например, функция `pointInPolygon` позволяет быстро проверить попадание точек в полигон на плоскости. При этом, полигон задаётся в явном виде и должен быть константным для вызова функции (то есть - проверяется принадлежность многих точек одному полигону). Эта функциональность нужна, например, для рекламного таргетинга мобильных устройств по координатам.
Похожая, но более сложная задача, которую ClickHouse пока не умеет решать - определение полигона среди множества полигонов, в которые попадают точки. Для примера: определение района города по географическим координатам. Для решения этой задачи нужно будет реализовать поддержку словарей с полигонами, в которых данные проиндексированы для быстрого поиска.
Реализовать в ClickHouse типы данных для задач обработки геоинформационных данных: Point, Line, MultiLine, Polygon и операции над ними - проверка вхождения, пересечения. Вариантом минимум будет реализация этих операций в евклидовой системе координат. Дополнительно - на сфере и WGS84.
[Николай Кочетов](https://github.com/KochetovNicolai). Сейчас функция тихо не работает в случае полигонов с самопересечениями, надо кидать исключение.
## 18. Машинное обучение и статистика.
### 18.1. Инкрементальная кластеризация данных.
Александр Кожихов, Максим Кузнецов. Обнаружена фундаментальная проблема в реализации, доделывает предположительно [Николай Кочетов](https://github.com/KochetovNicolai). Он может делегировать задачу кому угодно.
### 18.2. Агрегатные функции для статистических тестов.
Артём Цыганов, Руденский Константин Игоревич, Семёнов Денис, ВШЭ.
Предлагается реализовать в ClickHouse статистические тесты (Analysis of Variance, тесты нормальности распределения и т. п.) в виде агрегатных функций. Пример: `welchTTest(value, sample_idx)`.
Репликация данных в ClickHouse по-умолчанию является асинхронной без выделенного мастера. Это значит, что клиент, осуществляющий вставку данных, получает успешный ответ после того, как данные попали на один сервер; репликация данных по остальным серверам осуществляется в другой момент времени. Это ненадёжно, потому что допускает потерю только что вставленных данных при потере лишь одного сервера.
Для решения этой проблемы, в ClickHouse есть возможность включить "кворумную" вставку. Это значит, что клиент, осуществляющий вставку данных, получает успешный ответ после того, как данные попали на несколько (кворум) серверов. Обеспечивается линеаризуемость: клиент, получает успешный ответ после того, как данные попали на несколько реплик, *которые содержат все предыдущие данные, вставленные с кворумом* (такие реплики можно называть "синхронными"), и при запросе SELECT можно выставить настройку, разрешающую только чтение с синхронных реплик.
Если бы свойства линеаризуемости не было, то для трёх серверов A, B, C, значения кворума = 2, и для трёх вставок данных 1, 2, 3, возможна ситуация, что первая вставка прошла на серверы A и B, вторая прошла на серверы B и C, а третья - на серверы A и C, и теперь ни один из серверов не содержит полный набор данных 1, 2, 3.
Как ни странно, такое свойство не нужно большинству пользователей. Оно запрещает параллельно выполняющиеся вставки. А пользователи хотят вставлять данные надёжно (на более чем одну реплику), но не важно, в каком порядке. Предлагается сделать опцию, которая отключает линеаризуемость.
Иногда пользователь хочет реализовать кворумную вставку вручную: просто соединиться с несколькими репликами и вставть на них одинаковые данные (чтобы обеспечить надёжную вставку, не ориентируясь на то, как работает механизм репликации). Сейчас ожидания пользователя не оправдываются. В ClickHouse есть механизм дедупликации для обеспечения идемпотентности вставок. Вторая вставка с такими же данными (пусть даже на другую реплику) будет проигнорирована. Надо сделать так, чтобы вместо этого, вставка одинаковых данных на другую реплику, имела такой же эффект, как если бы эти данные были получены с помощью механизма репликации.
Для координации реплик в ClickHouse используется ZooKeeper. Многие пользователи ClickHouse хотели бы иметь возможность использовать для координации некоторые другие системы вместо ZooKeeper. Рассматриваемыми вариантами таких систем являются Etcd, Consul, FoundationDB. Это весьма проблематично, так как эти системы существенно отличаются по интерфейсам и возможностям. Тем не менее, для того, чтобы эта задача стала возможной, в ClickHouse обобщён интерфейс взаимодействия с ZooKeeper, и теперь на его место можно подставлять другие реализации.
В прошлом году, Алексей добавил модельную реализацию (mock) интерфейса ZooKeeper для тестирования. Сейчас предлагается сделать реализацию поверх Etcd, а также расширить возможности тестовой реализации.
Репликация в ClickHouse работает на уровне отдельных таблиц. Это является очень гибким решением: на одном сервере одна из таблиц может быть не реплицирована, другая иметь двухкратную репликацию, а третья - реплицирована по всем серверам. Но если все таблицы в базе данных реплицированы одинаковым образом. то это затрудняет управление кластером. Например, при восстановлени сервера, требуется отдельно создавать реплику для каждой таблицы.
Предлагается реализовать "движок баз данных", который осуществляет репликацию метаданных (множество имеющихся таблиц и лог DDL операций над ними: CREATE, DROP, RENAME, ALTER). Пользователь сможет создать реплицируемую базу данных; при её создании или восстановлении на другом сервере, все реплицируемые таблицы будут созданы автоматически.
Если таблица имеет ключ сортировки, то возможно эффективное чтение упорядоченных данных. Если запрос содержит операцию GROUP BY, содержащую по крайней мере префикс от ключа сортировки таблицы, либо инъективные функции от него, то возможно более эффективное выполнение GROUP BY: промежуточный результат агрегации финализируется и отправляется клиенту как только в потоке данных при чтении из таблицы встретился следующий ключ.
Аналогичную оптимизацию следует реализовать для DISTINCT и LIMIT BY.
В прошлом году, аналогичное решение сделали для операции ORDER BY.
Для выделения памяти, аллокаторы запрашивают её у операционной системы (`mmap`). Это возможно только для достаточно крупных кусков памяти является довольно медленной операцией. Поэтому, современные аллокаторы кэшируют крупные куски памяти в программе. При вызове free, кусок памяти, как правило, не отдаётся ОС, а остаётся для последующего переиспользования. Для выделения мелких кусков памяти, крупные куски разбиваются с помощью специальных структур данных (free-list, heap, bitmap). Для уменьшения contention в многопоточных программах, эти структуры также делаются thread-локальными.
Часто в программе есть кэши некоторых данных. Например - кэш данных после разжатия, использующийся чтобы сэкономить на повторных запросах одних и тех же данных. При вытеснении из кэша, блок данных освобождается (`free`) и данные, бывшие в кэше, становятся недоступными для переиспользования. Но если принимать во внимание то, как работает аллокатор памяти, то оказывается, что после освобождения памяти, данные всё ещё остаются доступными в программе. И если этот кусок памяти не будет выделен аллокатором снова, его можно было бы продолжить использовать в качестве кэша. Иными словами, в программе есть domain-specific кэш, а аллокатор имеет свой кэш, и они не знают друг о друге.
Для domain-specific кэшей (как например, кэш разжатых данных) выгодно, чтобы они использовали как можно больший объём свободной памяти. Но в этом случае, памяти может не хватить для других структур данных в программе. Если аллокатор памяти знает про кэш, то выделение памяти можно было бы делать путём вытеснения данных из кэша.
В прошлом году задачу пытался сделать Данила Кутенин с помощью lfalloc из Аркадии и mimalloc из Microsoft, но оба решения не были квалифицированы для использования в продакшене. Успешная реализация задачи 21.8 отменит необходимость в этой задаче, поэтому холд.
Реализовать в ClickHouse оптимизации запросов, основанные на упрощении отдельных небольших кусков выражений (так называемые "peephole" оптимизации). Примеры:
- Замена цепочек if на multiIf.
- Удаление min/max/any-агрегатов от выражений от ключей GROUP BY.
- Вынесение арифметических операций из агрегатных функций;
- Вынесение любых функций наружу any, anyLast.
- При GROUP BY по transform или if по строкам, замена строк на Enum.
Constraints позволяют задать выражение, истинность которого проверяется при вставке данных в таблицу. Предположение о том, что выражение истинно, может использоваться и для оптимизации запросов. Например, встретив в запросе точно такое же выражение, можно заменить его на константу 1.
Если выражение содержит равенство, то встретив в запросе одну из частей равенства, её можно заменить на другую часть равенства, если это сделает проще чтение данных или вычисление выражения. Например, задан constraint: `URLDomain = domain(URL)`. Значит, выражение `domain(URL)` можно заменить на `URLDomain`.
В ClickHouse используется неоптимальный вариант top sort. Суть его в том, что из каждого блока достаётся top N записей, а затем, все блоки мержатся. Но доставание top N записей у каждого следующего блока бессмысленно, если мы знаем, что из них в глобальный top N войдёт меньше. Конечно нужно реализовать вариацию на тему priority queue (heap) с быстрым пропуском целых блоков, если ни одна строка не попадёт в накопленный top.
2. Рекурсивный вариант сортировки по кортежам.
Для сортировки по кортежам используется обычная сортировка с компаратором, который в цикле по элементам кортежа делает виртуальные вызовы `IColumn::compareAt`. Это неоптимально - как из-за короткого цикла по неизвестному в compile-time количеству элементов, так и из-за виртуальных вызовов. Чтобы обойтись без виртуальных вызовов, есть метод `IColumn::getPermutation`. Он используется в случае сортировки по одному столбцу. Есть вариант, что в случае сортировки по кортежу, что-то похожее тоже можно применить... например, сделать метод `updatePermutation`, принимающий аргументы offset и limit, и допереставляющий перестановку в диапазоне значений, в которых предыдущий столбец имел равные значения.
3. RadixSort для сортировки.
Один наш знакомый начал делать задачу по попытке использования RadixSort для сортировки столбцов. Был сделан вариант indirect сортировки (для `getPermutation`), но не оптимизирован до конца - есть лишние ненужные перекладывания элементов. Для того, чтобы его оптимизировать, придётся добавить немного шаблонной магии (на последнем шаге что-то не копировать, вместо перекладывания индексов - складывать их в готовое место). Также этот человек добавил метод MSD Radix Sort для реализации radix partial sort. Но даже не проверил производительность.
Наиболее содержательная часть задачи может состоять в применении Radix Sort для сортировки кортежей, расположенных в оперативке в виде Structure Of Arrays неизвестного в compile-time размера. Это может работать хуже, чем то, что описано в пункте 2... Но попробовать не помешает.
4. Three-way comparison sort.
Виртуальный метод `compareAt` возвращает -1, 0, 1. Но алгоритмы сортировки сравнениями обычно рассчитаны на `operator<` и не могут получить преимущества от three-way comparison. А можно ли написать так, чтобы преимущество было?
5. pdq partial sort
Хороший алгоритм сортировки сравнениями `pdqsort` не имеет варианта partial sort. Заметим, что на практике, почти все сортировки в запросах ClickHouse являются partial_sort, так как `ORDER BY` почти всегда идёт с`LIMIT`. Кстати, Данила Кутенин уже попробовал это и показал, что в тривиальном случае преимущества нет. Но не очевидно, что нельзя сделать лучше.
Для ClickHouse нехарактерно наличие кода, обладающего столь низкой производительностью. Практики разработки не подразумевают, что такой код должен попасть в продакшен без надлежащего тестирования производительности.
Требует 7.2. Задачу изначально на 99% сделал Денис Скоробогатов, ВШЭ и Яндекс. Остальной процент доделывал Алексей Миловидов, а затем [Александр Сапин](https://github.com/alesapin).
Возможность mlock бинарника сделал Олег Алексеенков. Поможет, когда на серверах кроме ClickHouse работает много посторонних программ (мы иногда называем их в шутку "треш-программами").
Внутри ClickHouse есть богатые возможности по интроспекции и профилированию. Эти возможности доступны через системные таблицы и использовать их приходится путём формулирования SQL запросов. Это неудобно.
Вместо этого предлагается сделать, чтобы ClickHouse отдавал HTML страницу, реализующую интерактивный web-интерфейс со следующими возможностями:
- отображение состояния кластеров (какие кластеры известны, статус каждого сервера);
- графики нагрузки текущего сервера или выбранного сервера кластера;
- обновляемый список запросов;
- просмотр лога запросов с наиболее востребованными фильтрациями по одной кнопке;
- просмотр лога на кластере, например - последние ошибки;
- просмотр метрик использования ресурсов, flame graph и pprof-граф для выбранных запросов;
- отчёт по использованию кластера (пример: количество ядер CPU по пользователям за сегодня).
ClickHouse поддерживает LZ4 и ZSTD для сжатия данных. Эти алгоритмы являются парето-оптимальными по соотношению скорости и коэффициентам сжатия среди достаточно известных. Тем не менее, существуют менее известные алгоритмы сжатия, которые могут превзойти их по какому-либо критерию. Из потенциально более быстрых по сравнимом коэффициенте сжатия: Lizard, LZSSE, density. Из более сильных: bsc и csc. Необходимо изучить эти алгоритмы, добавить их поддержку в ClickHouse и исследовать их работу на тестовых датасетах.
Существуют специализированные алгоритмы кодирования числовых последовательностей: Group VarInt, MaskedVByte, PFOR. Необходимо изучить наиболее эффективные реализации этих алгоритмов. Примеры вы сможете найти на https://github.com/lemire и https://github.com/powturbo/ а также https://github.com/schizofreny/middle-out
Внедрить их в ClickHouse в виде кодеков и изучить их работу на тестовых датасетах.
Данные в ClickHouse хранятся без шифрования. При наличии доступа к дискам, злоумышленник может прочитать данные. Предлагается реализовать два подхода к шифрованию:
1. Шифрование блоков данных.
Шифрование данных столбцов на диске требуется реализовать в виде кодеков. Это позволит применять шифрование к отдельным столбцам; применять его после сжатия данных (эффективно, но менее безопасно) или без сжатия. Потребуется проработать работу с ключами: получение ключей из отдельного сервиса, правильная работа с ключами в оперативке. Отдельным вопросом стоит шифрование индексов.
Для этого требуется реализовать функции шифрования и расшифрования, доступные из SQL. Для шифрования реализовать возможность добавления нужного количества случайных бит для исключения одинаковых зашифрованных значений на одинаковых данных. Это позволит реализовать возможность "забывания" данных без удаления строк таблицы: можно шифровать данные разных клиентов разными ключами, и для того, чтобы забыть данные одного клиента, потребуется всего лишь удалить ключ.
RAID позволяет одновременно увеличить надёжность хранения данных на дисках и увеличить скорость работы дискового массива. Обычно RAID настраивается с помощью встроенных возможностей ядра Linux (mdraid) или с помощью hardware контроллера. У этого есть следующие ограничения:
1. Иногда (в облачной инфраструктуре некоторых компаний) сервер предоставляется с отдельными дисками, подмонтированными в виде отдельных разделов (JBOD), без возможности создания RAID.
2.В ClickHouse для обеспечения избыточности обычно используется репликация между серверами. Но при восстановлении одного из дисков RAID не используются данные с реплик, а в случае отказа одного из дисков в RAID-0, приходится передавать с реплики все данные, а не только данные, соответствующие одному из дисков. Это происходит, потому что RAID не интегрирован в ClickHouse и "не знает" про его особенности.
3. Отсутствуют продвинутые варианты обеспечения избыточности, как например, LRC.
Для преодоления этих ограничений, предлагается реализовать в ClickHouse встроенный алгоритм расположения данных на дисках.
Частой задачей является выполнение запроса с фильтрацией по множеству, полученному по подзапросу. Пример: найти пользователей, которые заходили на сайт сегодня и заходили неделю назад. Это выражается в виде запроса: `SELECT UserID FROM table WHERE EventDate = today() AND UserID IN (SELECT ...)`. При выполнении этого запроса, сначала выполняется подзапрос в правой части `IN` и формируется хэш-таблица в оперативке; затем эта хэш-таблица используется для фильтрации.
Иногда объём данных достаточно большой, и хэш-таблица не помещается в оперативку. В этом случае можно рассмотреть в качестве варианта приближённый рассчёт: найти пользователей, которые заходили на сайт сегодня и наверное заходили неделю назад. Для этого можно вместо хэш-таблицы использовать Bloom Filter. Другая задача: найти пользователей, которые встречались, скорее всего, не менее некоторого количества раз. Для этого можно использовать Counting Bloom Filter. Также следует изучить структуры данных Quotient Filter и Cuckoo Filer, а ещё - секретный алгоритм Chaotic Map от Андрея Плахова.
Предлагается реализовать это в языке запросов ClickHouse с помощью специального синтаксиса, например `x IN BLOOM FILTER (n, m) (SELECT ...)`.
Подавляющее большинство кода ClickHouse написана для x86_64 с набором инструкций до SSE 4.2 включительно. Лишь отдельные редкие функции поддерживают AVX/AVX2/AVX512 с динамической диспетчеризацией.
В первой части задачи, следует добавить в ClickHouse реализации некоторых примитивов, оптимизированные под более новый набор инструкций. Например, AVX2 реализацию генератора случайных чисел pcg: https://github.com/lemire/simdpcg
Во второй части задачи, предлагается адаптировать существующие куски кода, использующие SSE intrinsics на AVX/AVX2 и сравнить производительность. Также рассматривается оптимизация под ARM NEON.
ClickHouse предоставляет достаточно богатый набор встроенных функций языка запросов, но не позволяет пользователю добавлять свои функции без редактировния исходников и перекомпиляции системы. Это мотивировано следующими потенциальными проблемами:
1. ClickHouse является array-oriented системой, и все функции внутри кода принимают для обработки целые массивы, а не отдельные значения. Это усложняет внутренний интерфейс и делает его менее удобным для пользователя.
2. Предоставление возможности подключения UDF в виде shared библиотек, потребовало бы фиксировать этот интерфейс или поддерживать обратную совместимость, тогда как мы бы хотели, при разработке ClickHouse, менять этот интерфейс по своему усмотрению без оглядки.
3. Сложность внутренних структур данных повышает вероятность ошибок типа buffer overflow и повреждения памяти, что сильно затруднит сопровождение ClickHouse с пользовательскими функциями.
Тем не менее, можно выбрать более аккуратный подход, избегающий непосредственной линковки с shared библиотеками.
Сначала можно реализовать поддержку UDF в виде выражений, составленных из простых функций ClickHouse. В ClickHouse есть встроенная кодогенерация на LLVM, что позволит таким функциям работать весьма эффективно. Но этот подход весьма ограничен и поэтому не является исчерпывающим.
Затем предлагается реализовать поддержку UDF в виде исходников на C++, которые компилируются в runtime, с использованием заголовочных файлов ClickHouse. Требование компиляции из исходников вместо shared библиотек, позволит ослабить необходимость в поддержке совместимости ABI.
Для безопасности, потребуется исследовать возможность размещения буферов данных в shared memory для выполнения UDF в отдельных процессах с изоляцией по памяти. Возможно, для этого пригодится интеграция с Apache Arrow.
Также рассматривается возможность написания UDF на Rust, а также использование Web Assembly. Отдельно можно рассмотреть подключение NumPy и R и других технологий, которые предоставляют операции над целыми массивами.
В компании nVidia сделали прототип offloading вычисления GROUP BY с некоторыми из агрегатных функций в ClickHouse и обещат предоставить исходники в публичный доступ для дальнейшего развития. Предлагается изучить этот прототип и расширить его применимость для более широкого сценария использования. В качестве альтернативы, предлагается изучить исходные коды системы `OmniSci` или `Alenka` или библиотеку `CUB` https://nvlabs.github.io/cub/ и применить некоторые из алгоритмов в ClickHouse.
### 24.15. Поддержка полуструктурированных данных.
Требует 1.14 и 2.10.
### 24.16. Улучшение эвристики слияний.
В прошлом году исследование по этой задаче сделал Егор Соловьёв, ВШЭ и Яндекс.Такси. Его исследование показало, что алгоритм нельзя существенно улучшить путём изменения параметров. Но исследование лажовое, так как рассмотрен только уже использующийся алгоритм. То есть, задача остаётся открытой.
### 24.17. Экспериментальные способы ускорения параллельного GROUP BY.
Максим Серебряков
### 24.18. Не TCP протокол передачи файлов при репликации.
### 24.19. Промежуточное состояние GROUP BY как структура данных для key-value доступа.
### 24.20. Short-circuit вычисления некоторых выражений.
Два года назад задачу попробовала сделать Анастасия Царькова, ВШЭ и Яндекс, но реализация получилась слишком неудобной и её удалили.
### 24.21. Реализация в ClickHouse протокола распределённого консенсуса.
Имеет смысл только после 19.2.
### 24.22. Вывод типов по блоку данных. Вывод формата данных по примеру.
ClickHouse является строго типизированной системой. Для того, чтобы прочитать данные в каком либо формате (например, CSV), требуется заранее указать типы данных. Если при чтении формата выясняется, что данные не могут быть прочитаны в рамках заданных типов, то кидается исключение.
ClickHouse также может использоваться для быстрой аналитики по локальным файлам, без загрузки их в базу данных (программа `clickhouse-local`). В этом случае, его использование может заменить `awk`, `sed`, `grep`. Но остаётся неудобство - необходимость указания типов данных.
Предлагается реализовать функциональность вывода типов по первому блоку данных путём применения эвристик и постепенного расширения типов.
Другая экспериментальная задача - реализация эвристик для обработки данных в неизвестном построчном текстовом формате. Детектирование CSV, TSV, JSON, детектирование разделителей и форматов значений.
Таблицы типа MergeTree состоят из набора независимых неизменяемых "кусков" данных. При вставках данных (INSERT), формируются новые куски. При модификациях данных (слияние кусков), формируются новые куски, а старые - становятся неактивными и перестают использоваться следующими запросами. Чтение данных (SELECT) производится из снэпшота множества кусков на некоторый момент времени. Таким образом, чтения и вставки не блокируют друг друга.
Если же выполняется несколько запросов SELECT, то чтение данных может осуществляться из снэпшотов по состоянию на несколько разных моментов времени и быть неконсистентным. Пример: пользователю отображается отчёт из нескольких графиков и таблиц, но из-за того, что между разными запросами, данные успели обновиться, отображаемые данные не соответствуют друг другу.
Пример с другой стороны - пользователь хочет осуществить несколько вставок (INSERT) в одну или несколько таблиц, но так, чтобы данные появились в них атомарно с точки зрения других запросов (SELECT).
Для решения этих проблем, предлагается ввести глобальные метки времени для кусков данных (сейчас уже есть инкрементальные номера кусков, но они выделяются в рамках одной таблицы). Первым шагом сделаем эти метки времени в рамках сервера. Вторым шагом сделаем метки времени в рамках всех серверов, но неточные на основе локальных часов. Третьим шагом сделаем метки времени, выдаваемые сервисом координации.
Алгоритмы min-hash и sim-hash позволяют вычислить для текста несколько хэш-значений таких, что при небольшом изменении текста, по крайней мере один из хэшей не меняется. Вычисления можно реализовать на n-грамах и словарных шинглах. Предлагается добавить поддержку этих алгоритмов в виде функций в ClickHouse и изучить их применимость для задачи нечёткого поиска полудубликатов.
В ClickHouse есть два основных протокола: родной протокол общения между серверами и HTTP/1.1 протокол. HTTP/1.1 протокол удобен для работы из самых разных языков программирования, но, в отличие от родного протокола, не поддерживает двусторонний обмен информацией во время запроса:
- передачу информации о прогрессе во время выполнения запроса;
- передачу логов во время выполнения запроса;
- отмену выполнения запроса в тот момент как данные ещё не начали передаваться;
Рассматривается вариант - поддержка GRPC в ClickHouse. Здесь есть неочевидные моменты, такие как - эффективная передача массивов данных в column-oriented формате - насколько удобно будет обернуть это в GRPC.
### 25.10. Митапы в России и Беларуси: Москва x2 + митап для разработчиков или хакатон, Санкт-Петербург, Минск, Нижний Новгород, Екатеринбург, Новосибирск и/или Академгородок, Иннополис или Казань.
### 25.11. Митапы зарубежные: восток США (Нью Йорк, возможно Raleigh), возможно северо-запад (Сиэтл), Китай (Пекин снова, возможно митап для разработчиков или хакатон), Лондон.
[Иван Блинков](https://github.com/blinkov/) - организация
### 25.12. Статья "научная" - про устройство хранения данных и индексов или whitepaper по архитектуре. Есть вариант подать на VLDB.
Низкий приоритет. Алексей Миловидов.
### 25.13. Участие во всех мероприятиях Яндекса, которые связаны с разработкой бэкенда, C++ разработкой или с базами данных, возможно участие в DevRel мероприятиях.
Алексей Миловидов и все подготовленные докладчики
### 25.14. Конференции в России: все HighLoad, возможно CodeFest, DUMP или UWDC, возможно C++ Russia.
Цель состоит в реализации сайта, на котором можно попробовать задавать произвольные запросы к временному экземпляру ClickHouse и изучать его поведение. Из похожих проектов можно отметить: [Compiler Explorer](https://godbolt.org/), http://ideone.com/, [SQLFiddle](http://sqlfiddle.com/), [DB-Fiddle](https://www.db-fiddle.com/).
С помощью такого сайта можно решать следующие задачи:
- ознакомление с языком запросов ClickHouse;
- демонстрация примеров из документации;
- демонстрация скорости работы на тестовых датасетах;
- сравнение поведения разных версий ClickHouse друг с другом;
- демонстрация неожиданного поведения или багов;
Требуется проработать вопрос безопасности и изоляции инстансов (поднятие в контейнерах с ограничениями по сети), подключение тестовых датасетов с помощью copy-on-write файловой системы; органичения ресурсов.
Существуют мало известные специализированные СУБД, способные конкурировать с ClickHouse по скорости обработки некоторых классов запросов. Пример: `TDEngine` и `DolphinDB`, `VictoriaMetrics`, а также `Apache Doris` и `LocustDB`. Предлагается изучить и классифицировать архитектурные особенности этих систем - их особенности и преимущества. Установить эти системы, загрузить тестовые данные, изучить производительность. Проанализировать, за счёт чего достигаются преимущества.
