一、存储结构

1.1 表引擎语法结构

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() -- 表引擎
[PARTITION BY expr] -- 分区键
[ORDER BY expr] -- 排序键
[PRIMARY KEY expr] -- 主键
[SAMPLE BY expr] -- 抽样表达式
[SETTINGS name=value, ...] -- 索引配置项

1. 分区键，可以是某个列、也可以是多个列组成的元组，也可以是一个表达式。如果不声明分区键，则ClickHouse会生成一个名为all的分区
2. 排序键，可以是某个列、也可以是多个列组成的元组
3. 主键，默认与排序键相同，可以不声明，依照主键会生成一级索引
4. 抽样表达式，声明数据以何种标准进行采样，如果配置此配置项，则需要在主键中声明相同的表达式，即按照主键进行抽样
5. SETTINGS：
   1. index_granularity - 索引粒度，默认值8192，该值通常不需要修改，即每隔8192行数据生成一条索引
   2. index_granularity_bytes - 索引间隔，默认为10M，索引大小间隔，设置为0则不开启自适应功能
   3. enable_mixed_granularity_parts - 设置是否开启自适应索引间隔功能，默认开启
   4. merge_with_ttl_timeout - TTL功能
   5. storage_policy - 多路径存储策略

 1.2 数据物理存储结构

        MergeTree表引擎中的数据拥有物理存储，数据按照分区目录的形式保存在磁盘上，存储结构如下图：

1.  parition：分区目录，相同分区的数据会被合并到同一分区目录，不同分区的数据永远不会被合并到一起
2. checksums.txt：校验文件，二进制格式存储。包含primary.idx、count.txt等文件的大小(size)和size的哈希值，用于快速校验文件的完整性和正确性
3. columns.txt：列信息文件，明文格式存储，用于保存此数据分区下的列字段信息
4. count.txt：技术文件，明文格式存储，用于记录当前分区数据目录下的数据总行数
5. primary.idx：一级索引文件，二进制格式存储。用于存放稀疏索引
6. [Column].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
7. [Column].mrk：列字段标记文件，二进制格式存储，保存了.bin文件中的数据偏移量信息。标记文件与稀疏索引对其，与.bin文件一一对应，MergeTree通过其建立primary.idx稀疏索引与.bin数据文件之间的映射关系
8. [Column].mrk2：如果使用了自适应大小的索引间隔，则标记文件会以.mrk2命名，原理与.mrk类似
9. partition.dat：二进制格式存储，保存当前分区下分区表达式最终生成的值
10. minmax_[Column].idx：二进制格式存储，记录当前分区下分区字段对应原始数据的最小最大值

二、数据分区

2.1 数据分区规则

        MergeTree数据分区规则由分区ID决定，每个分区ID是由分区键的取值决定，分区ID的生成逻辑规则有：

1. 不指定分区键，如果不使用PARTITION BY声明任何分区表达式，则分区ID命名为all
2. 整型：兼容UInt64，包括有符号整型和无符号整型
3. 日期类型：分区键值属于日期类型，或能够转换为YYYYMMDD格式的整型，则按照YYYYMMDD进行格式化后的字符形式输出
4. 其他类型：如果不是整型、日期类型，则通过128位Hash算法取Hash值作为分区ID值

2.2 分区目录的命名规则

        分区目录命名公式：

        PartitionID_MinBlockNum_MaxBlockNum_Level

1. PartitionID：分区ID
2. MinBlockNum/MaxBlockNum：最小数据块编号和最大数据块编号
3. Level：合并的层级，及某个分区被合并过的次数，初始值为0

2.3 分区目录的合并过程

        分区目录合并过程见下图：

三、索引

3.1 一级索引

        MergeTree的定义主键后，会依据index_granularity间隔（默认为8192行），为数据表生成一级索引并保存至primary.idx文件内，索引数据按照主键排序。

        索引文件：primary.idx

        索引实现：稀疏索引

        优势：使用少量的索引标记能够记录大量数据的区间位置信息，数据量越大优势越明显

        特点：以默认的索引粒度8192为例，MergeTree只需要12208行索引标记就能为1亿行数据记录提供索引。由于洗漱索引占用空间小，所以primary.idx内的索引数据常驻内存，读取速度很快。

3.2 二级索引

        二级索引又称为跳数索引，由数据聚合信息构建而成。

        关键参数：granularity

        参数含义：按照index_granularity将数据划分为n个区间，再将granularity个区间聚合汇总生成一行minmax索引

        索引类型：

• minmax：minmax索引记录一段数据内的最小和最大极值，能够快速跳过无用的数据区间
• set：set索引记录了声明字段或表达式的取值（唯一值、无重复），完整形式为set(max_rows)，表示在index_granularity内，索引最多记录的数据行数，如果max_rows=0，则表示无限制
• ngrambf_v1：ngrambf_v1索引记录的是数据短语的布隆过滤器，只支持String和FixedString数据类型。只能够提升in、notIn、like、equals和notEquals查询的性能，完整形式为ngrambf_v1(n, size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)
  • n - 短语长度
  • size_of_bloom_filter_in_bytes - 布隆过滤器大小
  • number_of_hash_functions - 布隆过滤器使用Hash函数的个数
  • random_seed：Hash函数的随机种子
• tokenbf_v1：tokenbf_v1索引是ngrambf_v1的变种，会自动按照非字符、数字的字符串分割token

五、数据存储

5.1 按列存储

        MergeTree中，数据按列存储，每个列字段都拥有一个与之对应的.bin数据文件，数据目录以分区目录的形式存放，所以在.bin文件中只会保存当前分区片段内的这一部分数据。

        写入前的处理：

1. 数据需要经过压缩，默认使用LZ4算法
2. 数据会事先依照order by 的声明排序
3. 数据以压缩数据块的形式被组织并写入.bin文件

5.2 压缩数据块

        压缩数据块由两部分组成：

1. 头文件 —— 压缩算法、数据压缩后大小、数据压缩前大小
2. 压缩数据

        每个压缩数据块的体积，按照其压缩前的数据字节大小，都被严格控制在64kb~1MB之间，由min_compress_block_size（默认64k） 和max_compress_block_size（默认1M）限制其上下限。

        写入过程，按照索引粒度，按批次获取数据并进行处理，其过程如下：

1. 单个批次数据size < 64kb：如果单个批次数据小于64kb，则继续获取下一批次数据，直到累积size >= 64kb，生成下一个压缩数据块
2. 单个批次数据64kb < size <= 1MB：则直接生成下一个压缩数据块
3. 单个批次数据size > 1MB：首先按照1MB大小截断并生成下一个压缩数据块。剩余数据继续依据上述规则执行。此时一个批次数据会生成多个压缩数据块。

六、数据标记

        数据标记就是记录了一级索引与压缩数据块的关联关系，基于此，能够很快地找到数据块中需要的数据。

工作方式：

1. 读取解压数据块 —— 在查询某一列数据的时候，MergeTree无须一次性加载整个.bin文件，可以根据偏移量区间，获取指定的压缩数据块。如读取.bin文件中的[0, 10816]字节数据，就能获取第0个压缩数据块
2. 读取数据 —— 在读取解压后的数据时，MergeTree并不需要一次性扫描整段解压数据，它可以根据偏移量按需读取数据。如通过[0, 8192]能够读取压缩数据块0中的第一个数据片段