在處理大規模資料聚合查詢時，ClickHouse 除了靠 Partition Pruning、Data Skipping Index 來加速查詢（忘了再回去複習），還有一個極具威力的查詢優化武器 — Projections。

Projections 能夠透過預先排序、聚合或重組資料結構，讓查詢執行路徑變得更短、更快。

什麼是 Projection？

Projection 是一種儲存在 Table Parts 內部的物化結構 (Internal Materialized View)，會針對特定查詢場景提前建立排序或聚合結果。

Projection 的優勢

1. 減少掃描資料量 → 只讀 Projection 部分資料，不需掃描全表。
2. 加快聚合計算 → 預先計算好的聚合結果，查詢時直接使用。
3. 降低 I/O 負載 → 磁碟讀取量大幅下降，查詢延遲降低。

範例

CREATE TABLE user_events
(
    EventDate Date,
    UserID UInt64,
    Action String,
    Version UInt32
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (UserID, EventDate)
SETTINGS index_granularity = 8192
AS
SELECT * FROM source_table;

ALTER TABLE user_events
ADD PROJECTION daily_user_action_counts
(
    SELECT
        EventDate,
        Action,
        count() AS ActionCount
    GROUP BY
        EventDate,
        Action
);

執行 OPTIMIZE TABLE user_events FINAL 後，ClickHouse 會在背景將 Projection 資料寫入 table parts 中。

查詢時自動命中 Projection

只要查詢符合 Projection 結構，ClickHouse 會自動使用 Projection 來加速查詢：

SELECT EventDate, Action, count() 
FROM user_events 
WHERE EventDate = '2025-08-10' 
GROUP BY EventDate, Action;

透過 EXPLAIN PLAN 可以看到查詢使用的是 Projection：

EXPLAIN PLAN SELECT EventDate, Action, count() FROM user_events WHERE EventDate = '2025-08-10' GROUP BY EventDate, Action;

Projection: daily_user_action_counts
ReadFromMergeTree (using projection)

實戰：Projections 加速 10 倍的案例

假設 user_events 有 10 億筆資料，執行以下查詢：

SELECT EventDate, Action, count() 
FROM user_events 
WHERE EventDate >= '2025-08-01' 
GROUP BY EventDate, Action;

• 未使用 Projection：需掃描完整 10 億筆資料，耗時 20 秒。
• 使用 Projection：只需掃描 1 千萬筆 Projection 資料，查詢僅需 2 秒。

這種場景特別適合 BI 報表、Dashboard 上的高頻聚合查詢。

注意事項與限制

結語

Projections 是 ClickHouse 針對大規模聚合查詢加速的核心武器，透過適當的 Projection 設計，可以讓你的查詢效能瞬間提升數倍。

在需要報表統計、即時 Dashboard 的場景中，合理運用 Projections，能大幅降低系統負載與查詢延遲，成為大數據分析中的關鍵利器。