clickhouse distinct原理
ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库，它能够支持海量数据的高效分析查询。

在ClickHouse中，Distinct是一种常用的数据处理方式，它能够帮助用户去除重复的数据并返回唯一值。

下面将详细介绍ClickHouse中Distinct的原理。

Distinct的实现原理是基于哈希表来实现的。

首先，对查询的列进行
哈希运算，得到哈希值，然后将哈希值进行比较，如果两个哈希值相同，则判断它们是否相等，如果相等，则去重操作完成。

在这个过程中，ClickHouse使用了一个存储哈希值的Map对象来保存不同值的
哈希值。

随着哈希值的计算和比较，Map对象会逐渐加入新的哈希值，并将相同的哈希值合并起来。

这样，就能够避免对重复值进行重复计算，从而提高Distinct的效率。

在ClickHouse中，Distinct的实现还涉及到了分布式计算的问题。

当数据分散在多个节点上时，ClickHouse会使用一种称为“局部Distinct”和“全局Distinct”的处理方式。

具体来说，局部Distinct
是指每个节点上都进行Distinct操作，得到该节点所拥有的数据的唯
一值；而全局Distinct则是将每个节点得到的唯一值进行合并，以得
到整个查询结果的唯一值。

在这个过程中，ClickHouse使用分布式哈希表来统计和合并唯一值的结果。

总的来说，ClickHouse中的Distinct实现主要基于哈希表和分布式计算。

这种做法不仅能够大幅提高Distinct的处理效率，而且能够在分布式环境下保证Distinct的正确性。

因此，ClickHouse中Distinct的实现对于海量数据处理和复杂查询场景具有较高的实用价值。