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ClickHouse-尚硅谷（4. 入门-表引擎）学习笔记

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文章目录

1 表引擎的使用
2 TinyLog
3 Memory
4 MergeTree *
- 4.1 partition by 分区(可选)
- 4.2 primary key 主键(可选)
- 4.3 order by（必选）
- 4.4 二级索引(跳数索引)
- 4.5 数据 TTL（数据存活时间）
5 ReplacingMergeTree
6 SummingMergeTree

1 表引擎的使用

表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储表的数据。包括：

数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。(默认是在安装路径下的 data 路径)
支持哪些查询以及如何支持。（有些语法只有在特定的引擎下才能用）
并发数据访问。
索引的使用（如果存在）。
是否可以执行多线程请求。
数据复制参数。

表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数。

特别注意：引擎的名称大小写敏感, 驼峰命名

2 TinyLog

以列文件的形式保存在磁盘上，不支持索引，没有并发控制。一般保存少量数据的小表，生产环境上作用有限。可以用于平时练习测试用。

如：

create table t_tinylog ( id String, name String) engine=TinyLog;

3 Memory

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中，服务器重启数据就会消失。读写操作不会相互阻塞，不支持索引。简单查询下有非常非常高的性能表现（超过 10G/s）。
一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太大（上限大概 1 亿行）的场景。

4 MergeTree *

ClickHouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree（合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎，支持索引和分区，地位可以相当于 innodb 之于 Mysql。而且基于 MergeTree，还衍生除了很多小弟，也是非常有特色的引擎。

建表语句

create table t_order_mt(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime
) engine =MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id,sku_id);

插入数据

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

MergeTree 其实还有很多参数(绝大多数用默认值即可)，但是三个参数是更加重要的，也涉及了关于 MergeTree 的很多概念。

4.1 partition by 分区(可选)

作用
学过 hive 的应该都不陌生，分区的目的主要是降低扫描的范围，优化查询速度
如果不填
只会使用一个分区 —— all。
分区目录
MergeTree 是以列文件+索引文件+表定义文件组成的，但是如果设定了分区那么这些文件就会保存到不同的分区目录中。目录保存在本地磁盘
并行
分区后，面对涉及跨分区的查询统计，ClickHouse 会以分区为单位并行处理，即一个线程处理一个分区内的数据。
数据写入与分区合并
任何一个批次的数据写入都会产生一个临时分区，不会纳入任何一个已有的分区。写入后的某个时刻（大概 10-15 分钟后），ClickHouse 会自动执行合并操作（等不及也可以手动通过 optimize 执行），把临时分区的数据，合并到已有分区中。
```
optimize table xxxx final;
```

例如
再次执行上面的插入操作

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

查看数据并没有纳入任何分区

手动 optimize 之后

hadoop102 :) optimize table t_order_mt final;

再次查询

4.2 primary key 主键(可选)

ClickHouse 中的主键，和其他数据库不太一样，它只提供了数据的一级索引，但是却不是唯一约束。这就意味着是可以存在相同 primary key 的数据的。
主键的设定主要依据是查询语句中的 where 条件。
根据条件通过对主键进行某种形式的二分查找，能够定位到对应的 index granularity,避免了全表扫描。
index granularity：直接翻译的话就是索引粒度，指在稀疏索引中两个相邻索引对应数据的间隔。ClickHouse 中的 MergeTree 默认是 8192。官方不建议修改这个值，除非该列存在大量重复值，比如在一个分区中几万行才有一个不同数据。

稀疏索引：

稀疏索引的好处就是可以用很少的索引数据，定位更多的数据，代价就是只能定位到索引粒度的第一行，然后再进行进行一点扫描。

4.3 order by（必选）

order by 设定了分区内的数据按照哪些字段顺序进行有序保存。
order by 是 MergeTree 中唯一一个必填项，甚至比 primary key 还重要，因为当用户不设置主键的情况，很多处理会依照 order by 的字段进行处理（比如后面会讲的去重和汇总）。
要求：主键必须是 order by 字段的前缀字段。有点类似 SQL 索引中的最左前缀。
比如 order by 字段是 (id,sku_id) 那么主键必须是 id 或者(id,sku_id)

4.4 二级索引(跳数索引)

目前在 ClickHouse 的官网上二级索引的功能在 v20.1.2.4 之前是被标注为实验性的，在这个版本之后默认是开启的。

老版本使用二级索引前需要增加设置
是否允许使用实验性的二级索引（v20.1.2.4 开始，这个参数已被删除，默认开启）
```
set allow_experimental_data_skipping_indices=1;
```

创建测试表
```
create table t_order_mt2(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime,
INDEX a total_amount TYPE minmax GRANULARITY 5
) engine =MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id, sku_id);
```
最主要的是需要加上这一句：INDEX a total_amount TYPE minmax GRANULARITY 5
其中：

INDEX a：定义一个索引，并命名为 a
total_amount：索引字段名称
TYPE minmax：定义类型，保存最大最小值
GRANULARITY N：是设定二级索引对于一级索引粒度的粒度。一级索引会记录每个分区的最大最小值，二级索引就是在一级索引的基础上，取每 N 个分区合在一起的最大最小值。

插入数据

insert into t_order_mt2 values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

对比效果
那么在使用下面语句进行测试，可以看出二级索引能够为非主键字段的查询发挥作用。

[atguigu@hadoop102 lib]$ clickhouse-client --send_logs_level=trace <<< 'select * from t_order_mt2 where total_amount > toDecimal32(900., 2)';

4.5 数据 TTL（数据存活时间）

TTL 即 Time To Live，MergeTree 提供了可以管理数据表或者列的生命周期的功能。过期的数据不会立马处理，只是会做标记，等到合并时一起处理。

列级别 TTL
（1）创建测试表
```
create table t_order_mt3(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) TTL create_time+interval 10 SECOND,
create_time Datetime 
) engine =MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id, sku_id);
```
在列后加上： TTL create_time+interval 10 SECOND,
其中：

TTL：定义一个过期时间
create_time：使用了当前表中的一个 Datetime 类型的列，TTL 中引用的字段不能是主键字段，且类型必须是日期类型
± interval 10 SECOND：需要增加/减少的时间长度时间单位

注：如果在建表时没有加 TTL 配置，需要在建表之后加，那么则需要使用如下语法：
```
ALTER TABLE 表名
    MODIFY COLUMN
    列名 列数据类型 TTL d + INTERVAL 10 SECOND;
```
（2）插入数据（注意：根据实际时间改变）
```
insert into t_order_mt3 values
(106,'sku_001',1000.00,'2020-06-12 22:52:30'),
(107,'sku_002',2000.00,'2020-06-12 22:52:30'),
(110,'sku_003',600.00,'2020-06-13 12:00:00');
```
（3）手动合并，查看效果,到期后，指定的字段数据归 0；如果执行合并后还是可以看到数据，可能是需要设置时区，或者需要重启。
表级 TTL
与列级相同，在建表时与建表之后都有对应的语法进行设置
（1）在建表时，写在 Order By 的后面
```
CREATE TABLE example_table
(
    d DateTime,
    a Int
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d
TTL d + INTERVAL 1 MONTH [DELETE],
    d + INTERVAL 1 WEEK TO VOLUME 'aaa',
    d + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb';
```
该示例中的 [DELETE]、TO VOLUME……在下文"注意"中说明
（2）在建表之后，使用 alter
```
alter table t_order_mt3 MODIFY TTL create_time + INTERVAL 10 SECOND;
```
表级的 TTL ，如果是按照表中字段值判断是否过期，那么不会整表删除，只会是某一行数据到期删某一行。
注意
- 涉及判断的字段必须是 Date 或者 Datetime 类型，推荐使用分区的日期字段。
- 能够使用的时间单位：
  - SECOND
  - MINUTE
  - HOUR
  - DAY
  - WEEK
  - MONTH
  - QUARTER YEAR
- 上文提到的 [DELETE]、TO VOLUME…… 表示的是过期之后，需要做的操作。可选的配置如下
  
  DELETE - 删除数据（默认，不配置则删除）;
  RECOMPRESS codec_name - 使用codec_name重新压缩数据部分；
  TO DISK ‘aaa’ - 将数据移动到磁盘 aaa 上
  TO VOLUME ‘bbb’ - 将数据移动到磁盘 bbb 上
  GROUP BY - 聚合过期行.

5 ReplacingMergeTree

ReplacingMergeTree 是 MergeTree 的一个变种，它存储特性完全继承 MergeTree，只是多了一个去重的功能。尽管 MergeTree 可以设置主键，但是 primary key 其实没有唯一约束的功能。如果你想处理掉重复的数据，可以借助这个 ReplacingMergeTree。去重按照order by的字段去重

去重时机
数据的去重只会在合并的过程中出现。合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。
去重范围
如果表经过了分区，去重只会在分区内部进行去重，不能执行跨分区的去重。

所以 ReplacingMergeTree 能力有限， ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间，但是它不保证没有重复的数据出现。

案例演示
（1）创建表

create table t_order_rmt(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) ,
create_time Datetime 
) engine =ReplacingMergeTree(create_time)
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id, sku_id);

ReplacingMergeTree() 填入的参数为版本字段，重复数据保留版本字段值最大的。
如果不填版本字段，默认按照插入顺序保留最后一条。
（2）向表中插入数据

insert into t_order_rmt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

（3）执行第一次查询

hadoop102 :) select * from t_order_rmt;

（4）手动合并

OPTIMIZE TABLE t_order_rmt FINAL;

（5）再执行一次查询

hadoop102 :) select * from t_order_rmt;

通过测试得到结论
- 实际上是使用 order by 字段作为唯一键
- 去重不能跨分区
- 只有同一批插入（新版本）或合并分区时才会进行去重
- 认定重复的数据保留，版本字段值最大的
- 如果版本字段相同则按插入顺序保留最后一笔

6 SummingMergeTree

对于不查询明细，只关心以维度进行汇总聚合结果的场景。如果只使用普通的MergeTree的话，无论是存储空间的开销，还是查询时临时聚合的开销都比较大。
ClickHouse 为了这种场景，提供了一种能够“预聚合”的引擎 SummingMergeTree。该引擎聚合的依据依然是 order by 的字段，相当于按照 order by 的字段做了一次 Group By。