乐趣区

关于列式数据库:MergeTree-创建方式和存储结构

jiezi

创立形式和存储构造

Mergetree 在写入数据时，数据总会以数据片段的模式写入磁盘，为了防止片段过多，ClickHouse 会通过后盾线程，定期合并这些数据片段，属于雷同分区的数据片段会被合并成一个新的片段，正式合并树名称的由来。

创立形式

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

主要参数：

PARTITION BY

分区键，不申明分区键，则会默认生成一个名为 all 的分区。

ORDER BY

必填，排序键，默认状况下主键与排序键雷同。

PRIMARY KEY

会依据主键字段生成一级索引，用于减速查问，可不申明，默认是 ORDER BY 定义的字段。

SAMPLE BY

抽样表达式，申明数据以何种规范进行采样，如果应用此配置，必须子主键的配置中也申明同样的表达式。
ORDER BY (CounterID,intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)

SETTINGS

index_granularity: 索引粒度，默认 8192，也就每隔 8192 行才生成一条索引
enable_mixed_granularity_parts: 是否开启自适应索引距离性能，默认开启
index_granularity_bytes: 索引粒度，依据每一批次写入数据的大小，动静划分距离大小，默认 10M(10*1024*1024)

存储构造

创立测试表

CREATE TABLE test.part_v1
(
    `ID` String,
    `URL` String,
    `age` UInt8 DEFAULT 0,
    `EventTime` Date
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMMDD(EventTime)
ORDER BY ID
SETTINGS index_granularity = 8192

插入数据

insert into test.part_v1 values
('A001', 'www.test1.com', 1,'2020-08-01')
('A001', 'www.test1.com', 1,'2020-08-02')
('A002', 'www.test1.com', 1,'2020-08-03');

查看目录构造

[root@test 20200801_12_12_0]# ll
总用量 56
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  29 8 月  18 15:56 age.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  48 8 月  18 15:56 age.mrk2
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 456 8 月  18 15:56 checksums.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  91 8 月  18 15:56 columns.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   1 8 月  18 15:56 count.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  32 8 月  18 15:56 EventTime.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  48 8 月  18 15:56 EventTime.mrk2
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  42 8 月  18 15:56 ID.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  48 8 月  18 15:56 ID.mrk2
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   4 8 月  18 15:56 minmax_EventTime.idx
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   4 8 月  18 15:56 partition.dat
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  10 8 月  18 15:56 primary.idx
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  49 8 月  18 15:56 URL.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  48 8 月  18 15:56 URL.mrk2
[root@test 20200801_12_12_0]# pwd
/var/lib/clickhouse/data/test/part_v1/20200801_12_12_0

目录档次：数据库名 > 数据表名 > 分区目录 > 分区下具体文件
20200801_12_12_0 是分区名

.txt 是明文存储，.bin/.dex/.mrk 二进制存储

  • partition.dat: 分区信息
  • checksum.txt: 数据校验信息
  • columns.txt: 列信息
  • count.txt: 计数信息
  • primary.idx: 一级索引信息，用于存储稠密索引信息
  • [column].bin: 存储某一列的信息，默认应用 lz4 压缩算法存储
  • [column].mrk: 列字段标记问题，保留.bin 文件中数据的偏移量信息
  • [column].mrk2: 如果定义了自适应索引，则会呈现该文件，作用和.mrk 文件一样
  • partition.dat、minmax_[column].idx: 定义了分区键，会呈现这二个文件，partition 存储以后分区下分区表达式最终生成的值，minmax_[column].idx 记录以后分区下对应原始数据的最小最大值
  • skp_idx_[Column].idx 与 skp_idx_[Column].mrk: 二级索引信息

数据分区

数据的分区规定

分区规定由分区 ID 决定，，分区 ID 生成规定有四种逻辑

  • 不指定分区键：没有定义 PARTITION BY，分区 ID 默认 all
  • 应用整型：间接按该整型的字符串模式输入，做为分区 ID
  • 应用日期类型：分区键时日期类型，或者能够转化成日期类型，比方用 today 转化，YYYYMMDD 格局按天分区，YYYYMM 按月分区等
  • 应用其余类型：String、Float 类型等，通过 128 位的 Hash 算法取其 Hash 值作为分区 ID

数据进行分区存储，在查问时能够疾速定位数据地位

分区目录的命名规定

分区命名规定，对于 20200801_1_1_0
PartitionID_MinBlockNum_MaxBlockNum_Level

  • PartitionID: 分区 ID，20200801 就是分区 ID
  • MinBlockNum、MaxBlockNum: 最小分区块编号和最大分区块编号，BlockNum 是整型的自增长编号，从 1 开始，新创建一个分区目录时，会 +1，新创建的分区 MinBlockNum=MaxBlockNum
  • Level：合并的层级，被合并的次数

分区目录的合并过程

每次数据 insert 写入，都会生成新的分区目录，在之后的某个时刻（写入后的 10-15 分钟，也能够手动执行 optimize 强制合并）会通过后台任务再将属于雷同分区的多个目录合并成一个新的目录，曾经存在的目录通过后台任务删除（默认 8 分钟）。

合并之后新目录名规定：

  • MinBlockNum：取同一分区内所有目录中最小的 MinBlockNum 值
  • MaxBlockNum：取同一分区内所有目录中最大的 MaxBlockNum 值
  • Level：取同以分区内最大 Level 值并 +1

一级索引

一级索引也就是主键索引，通过 PRIMARY KEY/ORDER BY 定义
会写入 primary.idx 文件中

稠密索引和浓密索引的区别

稠密索引应用一个索引标记一大段时间，缩小了索引的数据量，使得 primary.idx 能够常驻内存，减速数据查问

数据索引的生成过程

PARTITION BYtoYYYYMM(EventDate)），所以 2014 年 3 月份的数据最终会被划分到同一个分区目录内。应用 CounterID 作为主键（ORDER BY CounterID），每距离 8192 行会生成一个主键索引保留到 primary.idx 文件中

压缩数据块

数据标记的生成规定

数据标记是连接一级索引和数据的桥梁

数据标记和索引区间是对齐的，均依照 index_granularity 的粒度距离。只需简略通过索引区间的下标编号就能够间接找到对应的数据标记。每一个列字段[Column].bin 文件都有一个与之对应的[Column].mrk 数据标记文件，用于记录数据在．bin 文件中的偏移量信息

一行标记数据应用一个元组示意，元组内蕴含两个整型数值的偏移量信息。对应的.bin 压缩文件中，压缩数据块的起始偏移量；以及将该数据压缩块解压后，其未压缩数据的起始偏移量
每一行标记数据都示意了一个片段的数据（默认 8192 行）在.bin 压缩文件中的读取地位信息。标记数据与一级索引数据不同，它并不能常驻内存，而是应用 LRU（最近起码应用）缓存策略放慢其取用速度。

分区、索引、标记和压缩数据的协同总结

写入过程

首先生成分区目录，属于雷同分区的目录会按照规定合并到一起
紧接着依照 index_granularity 索引粒度，会别离生成 primary.idx 一级索引（如果申明了二级索引，还会创立二级索引文件）、每一个列字段的．mrk 数据标记和．bin 压缩数据文件

查问过程

查问的实质，能够看作一个一直减小数据范畴的过程。在最现实的状况下，MergeTree 首先能够顺次借助分区索引、一级索引和二级索引，将数据扫描范畴缩至最小。而后再借助数据标记，将 须要解压与计算的数据范畴缩至最小

如果一条查问语句用不到索引会进行分区指标扫描，虽不能放大数据范畴，然而 MergeTree 依然可能借助数据标记，以多线程的模式同时读取多个压缩数据块，以晋升性能

数据标记和压缩数据块的对应关系

每个压缩数据块的体积都被严格控制在 64KB～1MB。而一个距离（index_granularity）的数据，又只会产生一行数据标记，依据一个距离内数据的理论字节大小，数据标记和压缩数据块之间会产生三种不同的对应关系

多对一

多个数据标记对应一个压缩数据块，当一个距离（index_granularity）内的数据未压缩大小 size 小于 64KB 时，会呈现这种对应关系。

一对一

一个数据标记对应一个压缩数据块，当一个距离（index_granularity）内的数据未压缩大小 size 大于 64KB 小于 1M 时，会呈现这种对应关系。

一对多

一个数据标记对应多个压缩数据块，当一个距离（index_granularity）内的数据未压缩大小 size 大于 1M 时，会呈现这种对应关系。

二级索引

二级索引又称跳数索引，由数据的聚合信息构建而成，依据索引类型的不同，其聚合信息的内容也不同。
须要在 CREATE 语句内定义，定义了跳数索引会额定生成相应的索引文件后标记文件
skp_idx_[Column].idx 和 skp_idx_[Column].mrk

1. 定义表构造

CREATE TABLE test.part_v2
(
    `ID` String,
    `URL` String,
    `age` UInt8 DEFAULT 0,
    `EventTime` Date
)
ENGINE = MergeTree()
    PARTITION BY toYYYYMMDD(EventTime)
    ORDER BY ID
    SETTINGS index_granularity = 8192

查看文件目录

总用量 4
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 6 8 月  20 18:54 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 1 8 月  20 18:54 format_version.txt

参考资料

《ClickHouse 原理解析与利用实际》

退出移动版