网站开发前端制作,中装建设装饰有限公司,网站开发专业介绍,重庆市建设工程质量协会网站作者#xff1a;俊达 MergeTree是Clickhouse里最核心的存储引擎。Clickhouse里有一系列以MergeTree为基础的引擎#xff08;见下图#xff09;#xff0c;理解了基础MergeTree#xff0c;就能理解整个系列的MergeTree引擎的核心原理。
本文对MergeTree的基本原理进行介绍…作者俊达 MergeTree是Clickhouse里最核心的存储引擎。Clickhouse里有一系列以MergeTree为基础的引擎见下图理解了基础MergeTree就能理解整个系列的MergeTree引擎的核心原理。
本文对MergeTree的基本原理进行介绍。
1 MergeTree引擎表创建
1、基本语法
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 namevalue, ...]2、关键属性说明 [partition by expr] : 分区键分区键可以指定一个或多个字段若不指定分区键时默认为其生成一个名为all的分区。[选填]
[order by expr] : 排序键指定一个数据段内的数据排序规则。默认情况下主键与排序键相同。排序键可以是一个或多个字段。[必填]
[primary key expr] : 主键若设置表primary key表数据会按照主键字段生成一级索引若无显式执行primary key,则使用order by字段作为主键排序。MergeTree主键允许重复数据。[选填]
[sample by expr] : 抽样表达式声明使用何种方式进行抽样采集。[选填]
上面的这些属性只有Order by是必填的。
下面是一个具体的例子
CREATE TABLE local.metrics
(tt DateTime,tags Map(String, String),metric String,value Float64,str_value String
)
ENGINE MergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(tt)
ORDER BY (metric, tt)
SETTINGS index_granularity 81922 MergeTree物理存储结构
1、Clickhouse中一个MergeTree引擎表由一个或多个分区partition组成。如果建表时没有制定分区条件则所有的数据都位于同一个分区。
2、每一个分区由1个或多个part组成。每一个part对应clickhouse数据目录中的一个目录该目录下存储了part对应的数据。
3、part是clickhouse数据存储、数据复制、数据合并的基本单位。每次insert数据会写入到单独的part中。
4、part的数据一旦写入就不会发生变化。只有在数据合并时才会将被合并的part设置为inactive等后台进程清理。
5、数据合并时会对同一个分区partition中的part进行合并。不同分区的数据不会合并到一起。
我们可以通过system库中的parts表查看part信息。
ck01 :) select * from system.parts where tablemetrics\GSELECT *
FROM system.parts
WHERE table metricsQuery id: 2948f29c-1f23-4f5e-b9a5-ac6006ce5383Row 1:
──────
partition: 20221129
name: 20221129_1_4_2
uuid: 00000000-0000-0000-0000-000000000000
part_type: Compact
active: 1
marks: 2
rows: 3
bytes_on_disk: 412
data_compressed_bytes: 203
data_uncompressed_bytes: 92
marks_bytes: 176
min_block_number: 1
max_block_number: 4
level: 2
data_version: 1
primary_key_bytes_in_memory: 36
primary_key_bytes_in_memory_allocated: 8256
is_frozen: 0
database: local
table: metrics
engine: MergeTree
disk_name: default
path: /data/clickhouse/clickhouse/store/def/def88518-fd7b-418d-a7dd-6564e38bba39/20221129_1_4_2/
...分区目录命名规则
分区目录的命名规范为 PartitionID_MinBlockNum_MaxBlockNum_Level
PartitionID : 分区ID。
MinBlockNum、MaxBlockNum : 最小数据块编号、最大数据块编号数据块编号由1开始自增长。
Level : 合并操作层级随着合并的次数递增。
分区目录内容 checksums.txt : 校验文件使用二进制格式存储。记录了各类文件的大小以及大小的hash值
columns.txt : 列信息文件使用明文存格式储。存储了该分区下的表字段信息。
count.txt : 计数文件存储了当前分区下的数据行数。
default_compression_codec.txt :
[column].bin : 列字段数据文件默认使用LZ4格式压缩存储。
[column].mrk2 : 列字段标记文件使用二进制格式存储标记文件中保存了[column].bin文件中数据的偏移量。标记文件是一级索引文件与数据文件之间进行关联的桥梁。
primary.idx : 一级索引文件使用二进制格式存储。存储了该分区的稀疏索引MergeTree通过primary by或order by声明一级索引的定义。
skip_idx[column].idx、skip_idx[column].mrk2 : 如果建表语句中声明了相关的二级索引跳数索引则会生成相关二级索引的索引文件与标记文件。
clickhouse part数据存储分两种格式 compact: 所有字段的数据都存储道data.bin中。如上图中part的格式就是compact。 wide: 每个字段都存储到单独的文件中
存储格式受参数min_bytes_for_wide_part和min_rows_for_wide_part控制。只有当纪录数或记录占用的空间超过配置参数才以wide格式存储。
part合并过程
当多个同分区的分区目录进行合并时
分区ID相同MinBlockNum取所有待合并分区目录中最小的MinBlockNum值MaxBlockNum取所有待合并分区目录中最大的MaxBlockNum值Level取所有待合并分区目录中最大Level1
更多技术信息请查看云掣官网https://yunche.pro/?tyrgw
