ClickHouse实战处理（一）：MergeTree表引擎

2024-05-25 20:12
文章标签 实战 处理 引擎 clickhouse mergetree

本文主要是介绍ClickHouse实战处理（一）：MergeTree表引擎，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

MergeTree作为家族系列最基础的表引擎，主要有以下特点：

  1. 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。
  2. 支持数据分区，可以通过PARTITION BY语句指定分区字段。
  3. 支持数据副本。
  4. 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
  1. 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。
  2. 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;
  3. 非激活的片段(active=0片段)将在合并后约10分钟被删除。
  4. 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：
在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、数据标记的工作机制在这里插入图片描述在这里插入图片描述
2、数据查询
  1. 确定分区(如果有)
  2. 根据primary.idx确定数据数据在哪些索引标记内。
  3. 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
  4. 加载数据至内存，向量化操作、查询过滤。 ​

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

这篇关于ClickHouse实战处理（一）：MergeTree表引擎的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1002509。

相关文章

Python在二进制文件中进行数据搜索的实战指南

Python在二进制文件中进行数据搜索的实战指南

《Python在二进制文件中进行数据搜索的实战指南》在二进制文件中搜索特定数据是编程中常见的任务,尤其在日志分析、程序调试和二进制数据处理中尤为重要,下面我们就来看看如何使用Python实现这一功能吧... 目录简介1. 二进制文件搜索概述2. python二进制模式文件读取（rb）2.1 二进制模式与文本
阅读更多...
Django调用外部Python程序的完整项目实战

Django调用外部Python程序的完整项目实战

《Django调用外部Python程序的完整项目实战》Django是一个强大的PythonWeb框架,它的设计理念简洁优雅,：本文主要介绍Django调用外部Python程序的完整项目实战,文中通... 目录一、为什么 Django 需要调用外部 python 程序二、三种常见的调用方式方式 1：直接 im
阅读更多...
Python字符串处理方法超全攻略

Python字符串处理方法超全攻略

《Python字符串处理方法超全攻略》字符串可以看作多个字符的按照先后顺序组合,相当于就是序列结构,意味着可以对它进行遍历、切片,：本文主要介绍Python字符串处理方法的相关资料,文中通过代码介... 目录一、基础知识：字符串的“不可变”特性与创建方式二、常用操作：80%场景的“万能工具箱”三、格式化方法
阅读更多...
Spring Boot 处理带文件表单的方式汇总

Spring Boot 处理带文件表单的方式汇总

《SpringBoot处理带文件表单的方式汇总》本文详细介绍了六种处理文件上传的方式,包括@RequestParam、@RequestPart、@ModelAttribute、@ModelAttr... 目录方式 1：@RequestParam接收文件后端代码前端代码特点方式 2：@RequestPart接
阅读更多...
SpringBoot整合 Quartz实现定时推送实战指南

SpringBoot整合 Quartz实现定时推送实战指南

《SpringBoot整合Quartz实现定时推送实战指南》文章介绍了SpringBoot中使用Quartz动态定时任务和任务持久化实现多条不确定结束时间并提前N分钟推送的方案,本文结合实例代码给大... 目录前言一、Quartz 是什么？1、核心定位：解决什么问题？2、Quartz 核心组件二、使用步骤1
阅读更多...
SpringBoot整合AOP及使用案例实战

SpringBoot整合AOP及使用案例实战

《SpringBoot整合AOP及使用案例实战》本文详细介绍了SpringAOP中的切入点表达式,重点讲解了execution表达式的语法和用法,通过案例实战,展示了AOP的基本使用、结合自定义注解以... 目录一、 引入依赖二、切入点表达式详解三、案例实战1. AOP基本使用2. AOP结合自定义注解3.
阅读更多...
Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南

Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南

《Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南》本文总结了一套在Python中使用subprocess.run调用FFmpeg进行视频自动化处理的解决方案,涵盖了跨平台硬件加速、中间素材处理... 目录一、 跨平台硬件加速：统一接口设计1. 核心映射逻辑2. python 实现代码二、 中间素材处
阅读更多...
Go异常处理、泛型和文件操作实例代码

Go异常处理、泛型和文件操作实例代码

《Go异常处理、泛型和文件操作实例代码》Go语言的异常处理机制与传统的面向对象语言（如Java、C#）所使用的try-catch结构有所不同,它采用了自己独特的设计理念和方法,：本文主要介绍Go异... 目录一：异常处理常见的异常处理向上抛中断程序恢复程序二：泛型泛型函数泛型结构体泛型切片泛型 map三：文
阅读更多...
Java 队列Queue从原理到实战指南

Java 队列Queue从原理到实战指南

《Java队列Queue从原理到实战指南》本文介绍了Java中队列（Queue）的底层实现、常见方法及其区别,通过LinkedList和ArrayDeque的实现,以及循环队列的概念,展示了如何高效... 目录一、队列的认识队列的底层与集合框架常见的队列方法插入元素方法对比（add和offer）移除元素方法
阅读更多...
Spring Boot基于 JWT 优化 Spring Security 无状态登录实战指南

Spring Boot基于 JWT 优化 Spring Security 无状态登录实战指南

《SpringBoot基于JWT优化SpringSecurity无状态登录实战指南》本文介绍如何使用JWT优化SpringSecurity实现无状态登录,提高接口安全性,并通过实际操作步骤... 目录Spring Boot 实战：基于 JWT 优化 Spring Security 无状态登录一、先搞懂：为什
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2