ClickHouse借助分片将数据进行横向切分，而分片依赖集群，每个集群由1到多个分片组成，每个分片对应了CH的1个服务节点；分片数量的上限取决与节点数量（1个分片只能对应1个服务节点）。

但是ClickHouse并不像其他分布式系统那样，拥有高度自动化的分片功能；CH提供了本地表与分布式表的概念；一张本地表等同于一个数据分片。而分布式表是张逻辑表，本身不存储任何数据，它是本地表的访问代理，其作用类似分库中间件。借助分布式表，能够代理访问多个数据分片，从而实现分布式查询。当然，也可以在应用层实现数据分发。

ClickHouse同时支持数据副本，其副本概念与Elasticsearch类似，但在CH中分片其实是一种逻辑概念，其物理承载是由副本承担的。

ClickHouse的数据副本一般通过ReplicatedMergeTree复制表系列引擎实现，副本之间借助ZooKeeper实现数据的一致性。此外也可通过分布式表负责同时进行分片和副本的数据写入工作。

二 集群部署架构

以四节点实现多分片和双副本为例：

方案一

（上图中shard作为主副本）

在每个节点创建一个数据表，作为一个数据分片，使用ReplicatedMergeTree表引擎实现数据副本，而分布表作为数据写入和查询的入口。
这是最常见的集群实现方式。

方案二

在每个节点创建一个数据表，作为一个数据分片，分布表同时负责分片和副本的数据写入工作。

这种实现方案下，不需要使用复制表，但分布表节点需要同时负责分片和副本的数据写入工作，它很有可能称为写入的单点瓶颈。

方案三

在每个节点创建一个数据表，作为一个数据分片，同时创建两个分布表，每个分布表只纳管一半的数据。

副本的实现仍需要借助ReplicatedMergeTree类表引擎。

方案四

在每个节点创建两个数据表，同一数据分片的两个副本位于不同节点上，每个分布式表纳管一般的数据。
这种方案可以在更少的节点上实现数据分布与冗余，但是部署上略显繁琐。

• CH的分片与副本功能完全靠配置文件实现，无法自动管理，所以当集群规模较大时，集群运维成本较高

• 数据副本依赖ZooKeeper实现同步，当数据量较大时，ZooKeeper可能会称为瓶颈

• 如果资源充足，建议使用方案一，主副本和副副本位于不同节点，以更好地实现读写分离与负载均衡

• 如果资源不够充足，可以使用方案四，每个节点承载两个副本，但部署方式上略复杂