61.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-MergeTree的存储结构

简介: 【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-MergeTree的存储结构

前文如下:

11.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-概述

12.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-环境搭建

13.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-引擎

14.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-实战

55.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-概念场景

56.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-架构概述

57.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-update和delete的使用

58.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-数据类型转换

59.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-分区表

60.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-MergeTree的创建方式

文档参考:《ClickHouse原理解析与应用实践(数据库技术丛书)(朱凯)》


MergeTree的存储结构

MergeTree表引擎中的数据是拥有物理存储的,数据会按照分区目录的形式保存到磁盘之上,其完整的存储结构如图所示。

网络异常,图片无法展示
|

从图中可以看出,一张数据表的完整物理结构分为3个层级,依次是数据表目录、分区目录及各分区下具体的数据文件。接下来就逐一介绍它们的作用。


(1)partition:分区目录,余下各类数据文件(primary.idx、[Column].mrk、[Column].bin等)都是以分区目录的形式被组织存放的,属于相同分区的数据,最终会被合并到同一个分区目录,而不同分区的数据,永远不会被合并在一起。更多关于数据分区的细节会在6.2节阐述。


(2)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。


(3)columns.txt:列信息文件,使用明文格式存储。用于保存此数据分区下的列字段信息


(4)count.txt: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


网络异常,图片无法展示
|


(5)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(通过ORDER BY或者PRIMARY KEY)。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。更多关于稀疏索引的细节与工作原理会在6.3节阐述。


(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。由于MergeTree采用列式存储,所以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(例如CounterID.bin、EventDate.bin等)。更多关于数据存储的细节会在6.5节阐述。


(7)[Column].mrk:列字段标记文件,使用二进制格式存储。标记文件中保存了.bin文件中数据的偏移量信息。标记文件与稀疏索引对齐,又与.bin文件一一对应,所以MergeTree通过标记文件建立了primary.idx稀疏索引与.bin数据文件之间的映射关系。即首先通过稀疏索引(primary.idx)找到对应数据的偏移量信息(.mrk),再通过偏移量直接从.bin文件中读取数据。由于.mrk标记文件与.bin文件一一对应,所以MergeTree中的每个列字段都会拥有与其对应的.mrk标记文件(例如CounterID.mrk、EventDate.mrk等)。更多关于数据标记的细节会在6.6节阐述。


(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。它的工作原理和作用与.mrk标记文件相同。


网络异常,图片无法展示
|


(9)partition.dat与minmax_[Column].idx:如果使用了分区键,例如PARTITION BY EventTime,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;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。例如EventTime字段对应的原始数据为2019-05-01、2019-05-05,分区表达式为PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)。partition.dat中保存的值将会是2019-05,而minmax索引中保存的值将会是2019-05-012019-05-05。

在这些分区索引的作用下,进行数据查询时能够快速跳过不必要的数据分区目录,从而减少最终需要扫描的数据范围。


(10)skp_idx_[Column].idx与skp_idx_[Column].mrk:如果在建表语句中声明了二级索引,则会额外生成相应的二级索引与标记文件,它们同样也使用二进制存储。二级索引在ClickHouse中又称跳数索引,目前拥有minmax、set、ngrambf_v1和tokenbf_v1四种类型。这些索引的最终目标与一级稀疏索引相同,都是为了进一步减少所需扫描的数据范围,以加速整个查询过程。


相关文章
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
45 0
|
17天前
|
存储 SQL Docker
ClickHouse入门指南:快速搭建与使用
【10月更文挑战第26天】在大数据时代,如何高效地处理海量数据成为了许多企业和开发者的关注点。ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统(Column-Oriented DBMS),以其出色的查询性能和高并发能力,在数据分析领域迅速崛起。本文将从一个初学者的角度出发,详细介绍如何快速上手 ClickHouse,涵盖从环境搭建到基础操作的全过程。
46 3
|
1月前
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(一)
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(一)
56 0
|
1月前
|
SQL 大数据
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(二)
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(二)
65 0
|
1月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据-139 - ClickHouse 集群 表引擎详解4 - MergeTree 实测案例 ReplacingMergeTree SummingMergeTree
大数据-139 - ClickHouse 集群 表引擎详解4 - MergeTree 实测案例 ReplacingMergeTree SummingMergeTree
31 0
|
1月前
|
存储 算法 NoSQL
大数据-138 - ClickHouse 集群 表引擎详解3 - MergeTree 存储结构 数据标记 分区 索引 标记 压缩协同
大数据-138 - ClickHouse 集群 表引擎详解3 - MergeTree 存储结构 数据标记 分区 索引 标记 压缩协同
34 0
|
1月前
|
存储 消息中间件 分布式计算
大数据-137 - ClickHouse 集群 表引擎详解2 - MergeTree 存储结构 一级索引 跳数索引
大数据-137 - ClickHouse 集群 表引擎详解2 - MergeTree 存储结构 一级索引 跳数索引
31 0
|
5月前
|
传感器 存储 SQL
ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析
GraphiteMergeTree是ClickHouse用于优化Graphite数据存储和汇总的表引擎,适合需要瘦身和高效查询Graphite数据的开发者。它基于MergeTree,减少存储空间并提升查询效率。创建表时需包括Path、Time、Value和Version列。配置涉及pattern、regexp、function和retention,用于指定聚合函数和数据保留规则。文章还提供了建表语句示例和相关资源链接。
87 1
|
5月前
|
存储 关系型数据库 数据库
【DDIA笔记】【ch2】 数据模型和查询语言 -- 多对一和多对多
【6月更文挑战第7天】该文探讨数据模型,比较了“多对一”和“多对多”关系。通过使用ID而不是纯文本(如region_id代替"Greater Seattle Area"),可以实现统一、避免歧义、简化修改、支持本地化及优化搜索。在数据库设计中,需权衡冗余和范式。文档型数据库适合一对多但处理多对多复杂,若无Join,需应用程序处理。关系型数据库则通过外键和JOIN处理这些关系。文章还提及文档模型与70年代层次模型的相似性,层次模型以树形结构限制了多对多关系处理。为克服层次模型局限,发展出了关系模型和网状模型。
59 6
|
5月前
|
XML NoSQL 数据库
【DDIA笔记】【ch2】 数据模型和查询语言 -- 概念 + 数据模型
【6月更文挑战第5天】本文探讨了数据模型的分析,关注点包括数据元素、关系及不同类型的模型(关系、文档、图)与Schema模式。查询语言的考量涉及与数据模型的关联及声明式与命令式编程。数据模型从应用开发者到硬件工程师的各抽象层次中起着简化复杂性的关键作用,理想模型应具备简洁直观和可组合性。
39 2