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
61.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-MergeTree的存储结构
62.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-数据分区
63.【clickhouse】ClickHouse从入门到放弃-一级索引
文档参考：《ClickHouse原理解析与应用实践(数据库技术丛书)(朱凯)》
1.二级索引
除了一级索引之外，MergeTree同样支持二级索引。二级索引又称跳数索引，由数据的聚合信息构建而成。根据索引类型的不同，其聚合信息的内容也不同。跳数索引的目的与一级索引一样，也是帮助查询时减少数据扫描的范围。
跳数索引在默认情况下是关闭的，需要设置allow_experimental_data_skipping_indices（该参数在新版本中已被取消）才能使用：
SET allow_experimental_data_skipping_indices = 1
1.1 granularity与index_granularity的关系
不同的跳数索引之间，除了它们自身独有的参数之外，还都共同拥有granularity参数。初次接触时，很容易将granularity与index_granularity的概念弄混淆。对于跳数索引而言，index_granularity定义了数据的粒度，而granularity定义了聚合信息汇总的粒度。换言之，granularity定义了一行跳数索引能够跳过多少个index_granularity区间的数据。
要解释清楚granularity的作用，就要从跳数索引的数据生成规则说起，其规则大致是这样的：首先，按照index_granularity粒度间隔将数据划分成n段，总共有[0,n-1]个区间（n=total_rows/index_granularity，向上取整）。接着，根据索引定义时声明的表达式，从0区间开始，依次按index_granularity粒度从数据中获取聚合信息，每次向前移动1步(n+1)，聚合信息逐步累加。最后，当移动granularity次区间时，则汇总并生成一行跳数索引数据。
以minmax索引为例，它的聚合信息是在一个index_granularity区间内数据的最小和最大极值。以下图为例，假设index_granularity=8192且granularity=3，则数据会按照index_granularity划分为n等份，MergeTree从第0段分区开始，依次获取聚合信息。当获取到第3个分区时（granularity=3），则汇总并会生成第一行minmax索引（前3段minmax极值汇总后取值为[1,9]），
1.2 跳数索引的类型
目前，MergeTree共支持4种跳数索引，分别是minmax、set、ngrambf_v1和tokenbf_v1。一张数据表支持同时声明多个跳数索引，例如：
CREATE TABLE skip_test ( ID String, URL String, Code String, EventTime Date, INDEX a ID TYPE minmax GRANULARITY 5, INDEX b（length(ID) * 8） TYPE set(2) GRANULARITY 5, INDEX c（ID，Code） TYPE ngrambf_v1(3, 256, 2, 0) GRANULARITY 5, INDEX d ID TYPE tokenbf_v1(256, 2, 0) GRANULARITY 5 ) ENGINE = MergeTree() 省略...
接下来，就借助上面的例子逐个介绍这几种跳数索引的用法：
（1）minmax：minmax索引记录了一段数据内的最小和最大极值，其索引的作用类似分区目录的minmax索引，能够快速跳过无用的数据区间，示例如下所示：
INDEX a ID TYPE minmax GRANULARITY 5
上述示例中minmax索引会记录这段数据区间内ID字段的极值。极值的计算涉及每5个index_granularity区间中的数据。
（2）set：set索引直接记录了声明字段或表达式的取值（唯一值，无重复），其完整形式为set(max_rows)，其中max_rows是一个阈值，表示在一个index_granularity内，索引最多记录的数据行数。如果max_rows=0，则表示无限制，例如：
INDEX b（length(ID) * 8） TYPE set(100) GRANULARITY 5
上述示例中set索引会记录数据中ID的长度*8后的取值。其中，每个index_granularity内最多记录100条。
（3）ngrambf_v1：ngrambf_v1索引记录的是数据短语的布隆表过滤器，只支持String和FixedString数据类型。ngrambf_v1只能够提升in、notIn、like、equals和notEquals查询的性能，其完整形式为ngrambf_v1(n,size_of_bloom_filter_in_bytes,number_of_hash_functions,random_seed)。这些参数是一个布隆过滤器的标准输入，如果你接触过布隆过滤器，应该会对此十分熟悉。它们具体的含义如下：
·n：token长度，依据n的长度将数据切割为token短语。
·size_of_bloom_filter_in_bytes：布隆过滤器的大小。
·number_of_hash_functions：布隆过滤器中使用Hash函数的个数。
·random_seed：Hash函数的随机种子。
例如在下面的例子中，ngrambf_v1索引会依照3的粒度将数据切割成短语token，token会经过2个Hash函数映射后再被写入，布隆过滤器大小为256字节。
INDEX c（ID，Code） TYPE ngrambf_v1(3, 256, 2, 0) GRANULARITY 5
（4）tokenbf_v1：tokenbf_v1索引是ngrambf_v1的变种，同样也是一种布隆过滤器索引。tokenbf_v1除了短语token的处理方法外，其他与ngrambf_v1是完全一样的。tokenbf_v1会自动按照非字符的、数字的字符串分割token，具体用法如下所示：
INDEX d ID TYPE tokenbf_v1(256, 2, 0) GRANULARITY 5
