本章将向读者完整地介绍clickhouse存储引擎的存储模型及工作机制
文件组织
在大部分的DBMS中，数据库本质上就是一个由各种子目录和文件组成的文件目录，clickhouse当然也不例外。clickhouse默认数据目录在/var/lib/clickhouse/data目录中。所有的数据库都会在该目录中创建一个子文件夹。下图展示了clickhouse对数据文件的组织。
每一个数据库都会在clickhouse的data目录中创建一个子目录，clickhouse默认携带default和system两个数据库。default顾名思义就是默认数据库，system是存储clickhouse服务器相关信息的数据库，例如连接数、资源占用等。
上图展示了clickhouse通过官方提供的入门教程操作后，导入的数据库的文件形式。可以看到，在tutorial文件夹中，建立了两个子目录，每个子目录为即为一张数据表。进入hits_v1目录后又能看到两个子目录和一个文本文件。
分区目录
分区目录下的子目录和文件的含义如下：
| 目录名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 201403_1_10_2 | 目录 | 分区目录一个或多个，由于分区+LSM生成的 |
| detached | 目录 | 通过DETACH语句卸载后的表分区存放位置 |
| format_version.txt | 文本文件 | 纯文本，记录存储的格式 |
分区目录构成
分区目录的构成，按照 分区ID_最小数据块编号_最大数据块编号_层级构成。在本例中，分区ID是201403,最小数据块编号是1，最大数据库编号是10，层级是2。数据块编号从1开始自增，新创建的数据库最大和最小编号相同，当发生合并时会将其修改为合并的数据块编号。同时每次合并都会将层级增加1。关于合并的详情可以查看本系列的番外篇——LSM。
分区ID由用户在创建表时制定，允许用户创建多个分区键，每个分区键之间用‘-’相连。在本例中只使用了一个分区键，即时间字段，按照年月分区。分区的好处在于提高并发度和加速部分查询。
数据目录
进入分区目录后，就能看到数据真实存储的数据目录的结构了。
columns.txt
该文件是一个文本文件，存储了表结构信息，可以用文本编辑打开。
count.txt
该文件也是一个文本文件，存储了该分区下的行数。可以用文本文件打开。在用户执行select count() from xxx时本质上就是直接返回了该文件的内容，而不需要遍历数据。因此clickhouse的count()的速度非常快。
同时，这边也对比一下MySQL和PostgreSQL的实现，在上述两个关系型数据库中，其常用的存储引擎，都没有使用clickhouse的这种方案。读者们能否回答出为了MySQL或pg要舍弃简单的方案而使用遍历么？
这个问题的答案是由于事务的可见性，MySQL和pg都是用MVCC机制的事务控制技术，这意味着对于不同事务中执行select count(*)的结果是不同的，对于A事务中执行的insert或delete，对于本事务中是可见的，也就是说在本事务中执行的count是计算了insert和delete影响的。而对于B事务，在A事务提交前，是不能看到A事务中对数据的操作的。因此AB两个事务中执行的count后的结果可能是不同的。如果使用clickhouse的方案，就无法实现上述需求。而clickhouse则不需要支持事务，因此使用了相对简单的方案。
primary.idx
主键索引，详情请参考本系列第四章。
checksums.txt
二进制文件，校验和。用于快速校验数据是否被篡改。、
default_compression_codec.txt
新版本增加的一个文件，在旧版本时无。该文件是一个文本文件，存储了数据文件中使用的压缩编码器。clickhouse提供了多种压缩算法供用户选择，默认使用LZ4。
[column].mrk3
列的标记文件，详情请参考本系列第四章。
[column].bin
真正存储数据的数据文件。下一节将对其对深入分析。每一列都会生成一个单独的bin文件。
skp_idx_[column].idx
跳数索引，在使用了二级索引时会生成。否则这不生成
skp_idx_[column].mrk
跳数索引标记文件，在使用了二级索引时会生成。否则这不生成
本节详细介绍clickhouse中存储引擎的文件组织。将一张表拆解到具体的目录和文件中，读者应该能对clickhouse的存储系统有了初步了解。下一节将向读者展示如何读懂数据文件。
数据组织
本节将向读者展示如何读取bin文件。由于bin文件是二进制文件，在读取时需要借助工具，无法使用文本文件进行读取。在windows操作系统下建议使用winhex,mac系统推荐hex friend。
数据文件结构
上图展示了一个bin文件的结构。bin文件使用小端字节序存储。bin文件中按block为单位排列数据，每个block文件有16字节校验和，1字节压缩方式，4字节压缩后大小和4字节的压缩前大小组成。每个block起始地址由如下公式确定：
- offset(n)=offset(n-1)+25+压缩后大小 （n>=2)
- offset(1)=0
校验和
前16为检验和区域用于快速验证数据是否完整。
压缩方式
默认为0x82。clickhouse共支持4种压缩方式，分别为LZ4(0x82)、ZSTD(0x90)、Multiple(0x91)、Delta(0x92)。
压缩后大小
存储在data区域的数据的大小。需要依据此大小计算下一个BLOCK的偏移量。
压缩前大小
data区域存储的数据在压缩前的大小。可以依据此计算压缩比。
data区
data区存储数据，大小为头信息第18～21字节表示的大小。拿到data区数据后，由于是压缩后的，因此无法直接识别，需要按照压缩方式进行解压缩后，才能识别。
example
下图是通过clickhouse通过官方提供的入门教程指引操作后，使用二进制阅读器打开hits_v1表的UserAgent.bin文件的截图，已经对头信息进行了颜色标记。
通过读取头信息，我们知道该数据库是使用LZ4算法压缩，压缩后大小为0x000049AC即18860字节。压缩前大小为0x00010000即65536字节，压缩比约为1:3.4≈29%。图中显示的是AC490000，由于clickhouse使用小端字节序，因此实际为0x000049AC。
接着，我们从data区起始地址开始复制18860字节的压缩后数据，将其通过LZ4算法解压，可以得到原始数据，如下图所示。解压缩程序的源码已经上传到github,读者可以访问该仓库，自行下载实验。github地址：cfcz48/lz4compress (github.com)
接下来，我们通过查询columns.txt，可以看出UserAgent列是UInt8的数据类型，也就是说每个数据时无符号的8位整数。因此结合上一步得到的原始数据，每8位即为一行数据。例如0x04表示十进制的4。即上图中的原始数据为4。下图展示了前20位原始数据解码后的结果：
我们在用SQL查询前20位数据，看看是否一致：
总结
本章对clickhouse的存储引擎的文件组织进行了详细地说明，并给出了一个例子，方便读者理解。下一章将为读者详细介绍数据插入的过程。
