问题一：在Mergetree中，文件是如何跨层合并的？
在Mergetree中，文件是如何跨层合并的？
参考回答：
在Mergetree中，文件的合并是跨层的。符合合并条件的文件会被进行多路归并，合并后的文件内数据严格有序，但文件间大致有序。随着层数的增加，文件的大小也会增大，文件间的overlap则逐渐减小。
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问题二：行列混存格式是在哪个基础上进行了优化？
行列混存格式是在哪个基础上进行了优化？
参考回答：
行列混存格式是在ORC（Optimized Row Columnar）文件的基础上进行了大量优化。这种格式结合了行存储和列存储的优点，旨在提高查询效率和存储性能。
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问题三：ORC文件中的一个stripe包含哪些主要部分？
ORC文件中的一个stripe包含哪些主要部分？
参考回答：
ORC文件中的一个stripe包含三个主要部分：index data（索引数据）、row data（行数据）和stripe footer（stripe页脚）。其中，index data保存了row group级别的统计信息，row data保存了每一列的索引和数据，而stripe footer则保存了stripe的位置、每一列的统计信息以及所有的stream类型和位置。
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问题四：在ORC文件中，String类型字段是如何进行编码的？
在ORC文件中，String类型字段是如何进行编码的？
参考回答：
在ORC文件中，String类型字段的编码方式取决于字段值中不同内容的数量占非空记录总数的百分比。如果这个百分比不超过0.8，就使用字典编码，字段值会保存在一个比特流（用于标识null值）、一个字节流（用于存储字典值）、以及两个整形流（一个用于存储字典中每个词条的长度，另一个用于记录字段值）。如果不能用字典编码，则使用一个字节流保存String字段的值，并用一个整形流来保存每个字段的字节长度。
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问题五：ORC文件中的统计信息分为哪几个层级？
ORC文件中的统计信息分为哪几个层级？
参考回答：
ORC文件中的统计信息分为三个层级：文件级别、stripe级别和row group级别。这些统计信息对于提升存储性能至关重要，因为它们可以帮助实现各种下推操作，如Projection下推、Agg下推和predicate下推，从而减少IO操作并提高查询效率。
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