MergeTree作为家族系列最基础的表引擎,主要有以下特点:
- 存储的数据按照主键排序:创建稀疏索引加快数据查询速度。
- 支持数据分区,可以通过PARTITION BY语句指定分区字段。
- 支持数据副本。
- 支持数据采样。
一、MergeTree分类和建表参数
MergeTree系列表引擎包含:MergeTree、ReplacingMergeTree、ReplicatedMergeTree(复制表)、SummingMergeTree(汇总求和功能)、AggregatingMergeTree(聚合功能)、CollapsingMergeTree(折叠删除功能)、VersionedCollapsingMergeTree(版本折叠功能)引擎,在这些的基础上还可以叠加Replicated和Distributed。
MergeTree在写入一批数据时,数据总会以数据片段的形式写入磁盘,且数据片段在磁盘上不可修改。为了避免片段过多,ClickHouse会通过后台线程,定期合并这些数据片段,属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。这种数据片段往复合并的特点,也正是合并树名称的由来。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],...INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]
关于以上建表语句的解释如下:1、ENGINE:ENGINE = MergeTree(),MergeTree引擎没有参数。2、ORDER BY:排序字段。比如ORDER BY (Col1, Col2),值得注意的是,如果没有使用 PRIMARY KEY 显式的指定主键ORDER BY排序字段自动作为主键。如果不需要排序,则可以使用 ORDER BY tuple() 语法,这样的话,创建的表也就不包含主键。这种情况下,ClickHouse会按照插入的顺序存储数据。必选项。3、PARTITION BY:分区字段,例如要按月分区,可以使用表达式 toYYYYMM(date_column),这里的date_column是一个Date类型的列,分区名的格式会是"YYYYMM"。可选。4、PRIMARY KEY:指定主键,如果排序字段与主键不一致,可以单独指定主键字段。否则默认主键是排序字段。大部分情况下不需要再专门指定一个 PRIMARY KEY 子句,注意,在MergeTree中主键并不用于去重,而是用于索引,加快查询速度。可选。另外,如果指定了PRIMARY KEY与排序字段不一致,否则报错。要保证PRIMARY KEY 指定的主键是ORDER BY 指定字段的前缀,这样主键仍然是排序键的前缀,不会出现索引与数据顺序混乱的问题。
比如:
.......
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY A 5、SAMPLE BY:采样字段,如果指定了该字段,那么主键中也必须包含该字段。比如 SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))。可选。6、TTL:数据的存活时间。在MergeTree中,可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达时,如果是列字段级别的TTL,则会删除这一列的数据;如果是表级别的TTL,则会删除整张表的数据。可选。7、SETTINGS:额外的参数配置。可选。
二、分区目录的合并过程
在将新数据插入表中时,每个分区的数据按照目录存储为单独的数据片段, 目录名为数据片段名称,这个和system.parts表的name字段一致。
在插入后的10-15分钟内,同一个分区的数据片段将合并为一个整体的数据片段。数据片段名称包含了4部分的信息,下面以数据片段20200421_1_2_1为例进行拆解:
- 20200421是分区名称。
- 1是数据块的最小编号。
- 2是数据块的最大编号。
- 1是块级别,即该块在MergeTree中的深度。
1、分区目录的合并过程
- active列为数据片段的状态。1表示激活状态,0表示非激活状态。当源数据片段合并为较大的片段之后,这些源的数据片段就变为了非激活状态。损坏的数据片段也是非激活状态。
- 同一分区有多个独立的数据片段,这表明这些片段尚未合并。
ClickHouse会在插入后大约15分钟合并数据片段,也可以使用OPTIMIZE语句执行计划外的合并:
OPTIMIZE TABLE mergeTableDemo PARTITION 202004; - 非激活的片段(active=0片段)将在合并后约10分钟被删除。
- detached目录包含使用DETACHED语句从表分离的数据片段。 损坏的数据片段也将移至该目录,而不是被删除。ClickHouse不会使用detached目录中的数据片段。 此目录中的数据可以随时添加、删除或修改,ClickHouse只有在运行ATTACH语句时才会感知该目录。
3、MergeTree引擎表目录解析
这里我们介绍下MergeTree引擎表对应到磁盘的数据目录,Clikchouse新版本与之前版本对比,数据对应的磁盘目录略有不同。
创建表t_mt,并加载数据:
CREATE TABLE t_mt
(
id
UInt8,
name
String,
age
UInt8,
birthday
Date,
location
String
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(birthday)
ORDER BY (id, age)
#向表t_mt中插入数据
insert into t_mt values (1,'张三',18,'2021-06-01','上海'), (2,'李四',19,'2021-02-10','北京'), (3,'王五',12,'2021-06-01','天津'), (1,'马六',10,'2021-06-18','上海'), (5,'田七',22,'2021-02-09','广州');
以上创建好表t_mt,当插入数据完成后,在ClickHouse节点/var/lib/ClickHouse/data/newdb/路径下会生成对应目录“t_mt”,进入此目录下,可以看到对应的分区目录,如图示:
以上分区目录也可以在系统表“system.parts”中查询得到:
#在系统表 system.part中查询表 t_mt的分区信息:
select table ,partition ,name ,active from system.parts where table = ‘t_mt’;
进入到某一个分区目录片段“202102_2_2_0”中,我们可以看到如下目录:
对以上目录的解释如下:
1、checksums.txt:校验文件,使用二进制格式存储。它保存了余下各类文件(primary. idx、count.txt等)的size大小及size的哈希值,用于快速校验文件的完整性和正确性。
2、columns.txt: 存储当前分区所有列信息。使用明文格式存储。
[root@node1 202102_2_2_0]# cat columns.txt
columns format version: 1
5 columns:
id
UInt8
name
String
age
UInt8
birthday
Date
location
String
3、count.txt:计数文件,使用明文格式存储。用于记录当前数据分区目录下数据的总行数。
[root@node1 202102_2_2_0]# cat count.txt
2
data.bin:数据文件,使用压缩格式存储,默认为LZ4压缩格式,用于存储某一列的数据。之前clickhoue版本是每一个列字段都拥有独立的.bin数据文件,并以列字段名称命名,在新版本ClickHouse中所有数据合并到data.bin中。
之前ClickHouse版本此目录数据如下:
4、data.mrk3:列字段标记文件,使用二进制格式存储。标记文件中保存了data.bin文件中数据的偏移量信息。
5、default_compression_codec.txt:存储数据压缩格式
6、partition.dat与minmax_[Column].idx:如果指定了分区键,则会额外生成partition.dat与minmax索引文件,它们均使用二进制格式存储。partition.dat用于保存当前分区下分区表达式最终生成的值,即分区字段值;而minmax索引用于记录当前分区下分区字段对应原始数据的最小和最大值。比如当使用birthday字段对应的原始数据为2021-02-17、2021-02-23,分区表达式为PARTITION BY toYYYYMM(birthday),即按月分区。partition.dat中保存的值将会是202102,而minmax索引中保存的值将会是2021-02-17、2021-02-23。
7、primary.idx:一级索引文件,使用二进制格式存储。用于存放稀疏索引,一张MergeTree表只能声明一次一级索引,即通过ORDER BY或者PRIMARY KEY指定字段。借助稀疏索引,在数据查询的时能够排除主键条件范围之外的数据文件,从而有效减少数据扫描范围,加速查询速度。
三、数据标记的工作机制和数据查询
1、索引和主键
2、数据标记的工作机制
2、数据查询
- 确定分区(如果有)
- 根据primary.idx确定数据数据在哪些索引标记内。
- 根据索引标记和数据标记文件(.mrk或.mrk2)确定数据在哪个压缩数据块,以及在解压缩数据块中的偏移量
- 加载数据至内存,向量化操作、查询过滤。
二、ReplicatedMergeTree
只有MergeTree系列引擎支持数据副本,支持副本的引擎是在MergeTree引擎名称的前面加上前缀Replicated,也就是ReplicatedMergeTree。副本是表级别的而不是整个服务器级别的,因此,
服务器可以同时存储复制表和非复制表。
1、和zookeeper的整合
1)ClickHouse使用Apache ZooKeeper来存储副本元信息, 在配置文件设置zookeeper相关的参数。
如果ClickHouse的配置文件未配置ZooKeeper,则无法创建复制表,并且任何存量的复制表都将是只读的。
2)对本地复制表的查询不会使用ZooKeeper, 其查询速度和非复制表一样快。