ClickHouse进阶（二）：ClickHouse MergeTree表引擎及目录解析
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目录
1. MergeTree
2. MergeTree引擎表目录解析
在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能，支持几乎所有clickhouse核心功能。
MergeTree系列表引擎包含：MergeTree、ReplacingMergeTree、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。
1. MergeTree
MergeTree作为家族系列最基础的表引擎，主要有以下特点：
- 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。
- 支持数据分区，可以通过PARTITION BY语句指定分区字段。
- 支持数据副本。
- 支持数据采样。
- MergeTree建表语句：
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：
- ENGINE：ENGINE = MergeTree()，MergeTree引擎没有参数。
- 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。
- 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。
- 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，要保证PRIMARY KEY 指定的主键是ORDER BY 指定字段的前缀，比如：
--允许
... ...
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY A
--报错
... ...
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY B
DB::Exception: Primary key must be a prefix of the sorting key这种强制约束保障了即便在两者定义不同的情况下，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。
- 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。
- 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。
- SETTINGS：额外的参数配置。可选。
2. 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：
node1 :)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
node1 :) 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：
以上分区目录也可以在系统表“system.parts”中查询得到：
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：
对以上目录的解释如下：
- 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。
- 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- 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：
- 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
- default_compression_codec.txt:存储数据压缩格式
- 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。
clickhouse MergeTree引擎表支持分区，索引，修改，并发查询数据，当查询MergeTree表数据时，首先向primary.idx文件中获取对应的索引，根据索引找到【data.mrk3】文件获取对应的数据块偏移量，然后再根据偏移量从【data.bin】文件中读取块数据。
- 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。
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