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现状
社区不支持喔，以后也不会有了。曾经尝试过，难道是是太难了，无法实现吗？因为他们企业版支持了，可能是利益相关吧，谁知道呢，毕竟开源也要赚钱，谁乐意一直付出没有回报呢。
社区之前有个"残废"的 Zero-copy replication特性，本质就是为了做弹性扩缩容的。该特性一直半推半就，直到现在官方都说不稳定，bug多，不推荐使用。推荐使用云原生企业版SharedMergeTree，建议你花钱。
Zero-copy replication
从名字看，是个零拷贝复制。原理如图：
- server-1收到插入业务数据请求
- server-1把业务数据写入到远端的对象存储中
- server-1在本地磁盘记录业务数据的元数据(例如，业务数据存储在对象存储中的位置)
- server-1通过clickhouse-keeper (zoo-keeper) 通知server-2和server-3，自己有新的元数据
- server-2和server-3从server-1下载对应的元数据，写入到本地磁盘
这种改变，对于clickhouse来说，数据不需要“再均衡”，弹性扩缩容变得很容易。同时也带来了如下几个问题：
- 需要分布式引用计数。当删除数据时，首先要确保所有节点上，关于该数据的元数据都被删除后，才能真的删除该数据。
- 需要分布式锁。合并和变更同时只能一个节点去做。
- 元数据仍然与计算节点耦合，本地磁盘是附加的故障点。
- 很难用于大规模集群。大量节点之间的元数据同步和锁的竞争，会拖垮整个集群。
SharedMergeTree
这个就是企业版中弹性扩缩容的依仗。既然是企业版，那么就意味着代码没有开源。
从名字看，
首先是共享，也必然是shared storage架构，只有这样才能做到快速的弹性扩缩容，而不影响集群数据的完整性。
然后是MergeTree，依然是MergeTree家族系列。意味着你也可以继承MergeTree从而实现自己的SharedMergeTree。
原理如图：
- server-1收到插入业务数据请求
- server-1把业务数据写入到远端的对象存储中
- server-1在本地磁盘和keeper中记录业务数据的元数据(例如，业务数据存储在对象存储中的位置)
- server-1向查询者确认插入
- server-2和server-3从keeper中收到元数据变更通知，更新元数据到本地磁盘
这种改动使得集群间的节点之间不需要再同步元数据，keeper充当集群的协调者。
新增一个节点，该节点只需要从keeper中同步完元数据后，即可参与数据处理。
移除一个节点，该节点从keeper中注销自己，即可优雅下线。
其实很多细节官方都没有描述出来，
比如数据的merge和update问题，节点越多，速度越快。节点间的merge和update协调如何做的？
再比如对一个单一查询，节点越多，速度越快。怎么做的任务切分和最终聚合？
如何既要又要
那么如何做到既要分布式弹性伸缩，又要不花钱？
自己二次开发
就像上面说的，自己继承MergeTree，实现自己的SharedMergeTree。比较考验技术水平，同时需要的时间和精力比较多。
参考 redis cluster
redis3.0官方出的cluster方案，仔细分析就会发现，服务端其实没多少复杂改动，工作量基本都push到了客户端。但是并不妨碍这种集群方案的流行。
回归到clickhouse呢？相比较redis的客户端，clickhouse的客户端工作量要少一半，对于读取，分布式查询clickhouse天然支持的很完美，那么关注点只需要在写入上就可以了。
实现方案
下图演示如何针对clickhous集群做节点的扩缩容。此处写入用的是本地表，这也是官方建议的。写分布式表意味着集群越大，性能越差。
- 由于加入/移除分片shard3，需要在clickhouse管理平台上添加节点的信息，生成新的配置文件后，由管理平台分发到集群的6个节点上（如果是移除，则是4个节点）覆盖老的配置文件。无需重启服务，配置文件会被热加载。
- 把集群信息 全量/增量写入keeper中（此处复用集群的keeper）
- 业务系统收到集群信息变更后
- 如果是移除节点，则需要针对分片3的数据做再平衡。从节点3读取数据，均衡写入到分片1和2，完成此操作后，通知clickhouse管理平台，节点缩容成功。虽然缩容过程可能较为耗时，但是在非云服务环境下，缩容场景本身就不常见，此处只是给出一个可行方案。
此时，数据写入因为分片3被移除，所以需要动态调整写入。数据读取因为分布式查询无需做任何改动。
如果是添加节点，业务系统则需要对分片3的2个节点创建分布式表。此时数据写入因为分片3的新增，所以需要动态调整写入。数据读取因为分布式查询无需做任何改动。
总结
集群的变动带来的工作量基本都push到了客户端。缩容时，读取数据再平衡写入到其他分片。扩容时候，写入数据动态平衡。
这种replicateMergeTree+分片的架构，和sharedMergeTree在某些方面比较相似：
- 单个查询加速，节点越多速度越快，因为数据是分片的，每个分片都计算处理自己的数据，相互不干扰，最终聚合。
- merge和update也都是分片独立处理自己的数据
与sharedMergeTree在某些方面也有不同之处：
- 节点移除时，数据需要再均衡，需要时间
- 分片之间的副本需要同步数据，也会降低一些性能