请注意!本文相关内容可能已经过期,具体的 SQL 语法请参阅最新帮助文档,此版供参考MergeTree的原理以及概念。
MergeTree
允许您依据主键和日期创建索引,并进行实时的数据更新操作。MergeTree
是 ClickHouse 里最为先进的表引擎。请注意不要将 MergeTree
跟 Merge 引擎混淆。
MergeTree
引擎在创建时接收以下4个参数,
不使用采样表达式的例子:
MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192)
使用采样表达式的例子:
MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
以 MergeTree 作为引擎的数据表必须含有一个独立的 Date
字段。比如说, EventDate
字段。这个日期字段必须是 Date
类型的(非 DateTime
类型)。
主键可以是任意表达式构成的元组(通常是列名称的元组),或者是单独一个字段。
抽样表达式(可选的)可以是任意表达式。这个表达式必须在主键中。上面的例子使用了 CounterID
的哈希 intHash32
作为采样表达式,旨在近乎随机地在 CounterID
和 EventDate
内打乱数据条目。换而言之,当我们在查询中使用 SAMPLE
子句时,我们就可以得到一个近乎随机分布的用户列表。
数据表将数据分割为小的索引块作为单位进行处理。 每个索引块之间依照主键排序。每个索引块记录了指定的开始日期和结束日期。在您插入数据时,MergeTree 就会对数据进行排序处理,以保证存储在索引块内的数据有序。 索引块之间的合并过程会在系统后台定期自动执行。MergeTree 引擎会选择几个相邻的索引块进行合并(通常是较小的索引块), 然后对二者合并、排序。
具体而言, 向 MergeTree 表中插入数据时,引擎会首先对新数据执行递增排序而保存索引块;其后,数据索引块之间又会进一步合并,以减少总体索引块数量。 因此,合并过程本身并无过多排序工作。
向 MergeTree 插入数据时,不同月份的数据会被自动分散在不同索引块中。不同月份的索引块不会被合并。这是为了便于本地化数据修改(以及备份)。
索引块合并时设有体积上限,以避免索引块合并产生庞大的新索引块。
除了保存索引块中的数据外, 引擎会额外保存一个索引文件,以储存每 index_granularity
行的主键值和对应位置,这就构成了对有序数据的稀疏的索引。
对列而言,MergeTree 在每index_granularity
行的位置也写入了标记,从而确定数据所在的范围,以便查找。
当使用 SELECT
读取表内数据时, MergeTree 会判断是否能够使用索引。以下两种情况里,索引将被使用:
WHERE
语句或 PREWHERE
语句用于判断相等或不等判关系时 (作为子句);IN
语句的对象为主键或者 Date
或者 它们之间的逻辑关系。因此, MergeTree 能够快速查询一个或多个主键范围的值。在下面的示例中,MergeTree 能够快速的查询一个明确的 CounterID
,指定范围的日期区间里的一个明确的 CounterID
,各种 CounterID
的集合等。
SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND CounterID = 34
SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND (CounterID = 34 OR CounterID = 42)
SELECT count() FROM table WHERE ((EventDate >= toDate('2014-01-01') AND EventDate <= toDate('2014-01-31')) OR EventDate = toDate('2014-05-01')) AND CounterID IN (101500, 731962, 160656) AND (CounterID = 101500 OR EventDate != toDate('2014-05-01'))
上面例子中的查询会使用基于日期和主键的索引。索引也可以被用在更加复杂的查询之中;读取表的过程是按部就班进行的,所以使用索引绝不会比全表搜索耗时。
示例贴:
可以看到,下面的例子中, MergeTree 无法使用索引。
SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'
若要知晓 MergeTree 能否在查询中使用索引, 请配置系统参数 force_index_by_date 、 force_primary_key.
全局的索引之中仅仅保存了单个数据索引块的日期范围。然而,一个数据索引块可能包含很多日期的数据(甚乎整月),MergeTree 在数据索引块内部依照主键排序,然而用于分组的日期并不一定在数据表的首列。因此,在查询语句中,如果只有日期范围而没有限定主键范围,这将可能导致不必要的数据读取。
对于并发查询, MergeTree 使用了多版本管理 : 当我们试图同时读取、写入数据时,查询操作将会在已经插入完毕的索引快中进行,而排除没有写入完毕的索引块,正在被写入的块因而不会受到干扰,这个过程没有使用任何锁机制,同时插入操作不会阻塞读取操作。
对 MergeTree 进行读取的操作会在引擎内部自动的被并行执行。
MergeTree 支持 OPTIMIZE
语句,它会调用额外的合并步骤。
它可以管理一张很大的数据表,我们也可以小批量、连续地向其添加数据,这正是 MergeTree 设计之初衷。
它支持数据备份功能,具体见 数据副本 一章。