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MergeTree存儲結(jié)構(gòu)邏輯示意圖

MergeTree表的存儲結(jié)構(gòu)中，每個數(shù)據(jù)分區(qū)相互獨立，邏輯上沒有關(guān)聯(lián)。單個數(shù)據(jù)分區(qū)內(nèi)部存在著多個MergeTree Data Part。這些Data Part一旦生成就是Immutable的狀態(tài)，Data Part的生成和銷毀主要與寫入和異步Merge有關(guān)。MergeTree表的寫入鏈路是一個極端的batch load過程，Data Part不支持單條的append insert。每次batch insert都會生成一個新的MergeTree Data Part。如果用戶單次insert一條記錄，那就會為那一條記錄生成一個獨立的Data Part，這必然是無法接受的。一般我們使用MergeTree表引擎的時候，需要在客戶端做聚合進行batch寫入。

1、概念

• part：一次寫入生成的一個數(shù)據(jù)塊。

• primary.idx文件：存儲了稀疏索引,一個part對應(yīng)一個稀疏索引。

• bin文件：真正存儲數(shù)據(jù)的文件，由1到多個壓縮數(shù)據(jù)組成。壓縮數(shù)據(jù)是最小存儲單位，由『頭文件』和『壓縮數(shù)據(jù)塊』組成。頭文件由壓縮算法、壓縮前的字節(jié)大小、壓縮后的字節(jié)大小三部分組成；壓縮數(shù)據(jù)塊嚴格限定在壓縮前64K~1M byte大小。（這個大小是ClickHouse認為的壓縮與解壓性能消耗最小的大?。?。即，一個壓縮數(shù)據(jù)塊由N個block組成，一個bin文件又由N個壓縮數(shù)據(jù)塊組成。

• mrk文件：存儲了block在bin文件中哪個壓縮數(shù)據(jù)以及這個壓縮數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)塊中的起始偏移量。

2、數(shù)據(jù)存儲

文件目錄

action_id.bin、avatar_id.bin等都是單個列按塊壓縮后的列存文件

• 數(shù)據(jù)以壓縮數(shù)據(jù)為單位，存儲在bin文件中。

• 壓縮數(shù)據(jù)對應(yīng)的壓縮數(shù)據(jù)塊，嚴格限定按照64K~1M byte的大小來進行存儲。
  （1）如果一個block對應(yīng)的大小小于64K，則需要找下一個block來拼湊，直到拼湊出來的大小大于等于64K。
  （2）如果一個block的大小在64K到1M的范圍內(nèi)，則直接生成1個壓縮數(shù)據(jù)塊。
  （3）如果一個block的大小大于了1M，則切割生成多個壓縮數(shù)據(jù)塊。

• 一個part下不同的列分別存儲，不同的列存儲的行數(shù)是一樣的。

Mark標識文件：action_id.mrk2、avatar_id.mrk2等都是列存文件中的Mark標記，Mark標記和MergeTree列存中的兩個重要概念相關(guān)：Granule和Block。

• Granule是數(shù)據(jù)按行劃分時用到的邏輯概念。關(guān)于多少行是一個Granule這個問題，在老版本中這是用參數(shù)index_granularity設(shè)定的一個常量，也就是每隔確定行就是一個Granule。在當前版本中有另一個參數(shù)index_granularity_bytes會影響Granule的行數(shù)，它的意義是讓每個Granule中所有列的sum size盡量不要超過設(shè)定值。老版本中的定長Granule設(shè)定主要的問題是MergeTree中的數(shù)據(jù)是按Granule粒度進行索引的，這種粗糙的索引粒度在分析超級大寬表的場景中，從存儲讀取的data size會膨脹得非常厲害，需要用戶非常謹慎得設(shè)定參數(shù)。

• Block是列存文件中的壓縮單元。每個列存文件的Block都會包含若干個Granule，具體多少個Granule是由參數(shù)min_compress_block_size控制，每次列的Block中寫完一個Granule的數(shù)據(jù)時，它會檢查當前Block Size有沒有達到設(shè)定值，如果達到則會把當前Block進行壓縮然后寫磁盤。

• 從以上兩點可以看出MergeTree的Block既不是定data size也不是定行數(shù)的，Granule也不是一個定長的邏輯概念。所以我們需要額外信息快速找到某一個Granule。這就是Mark標識文件的作用，它記錄了每個Granule的行數(shù)，以及它所在的Block在列存壓縮文件中的偏移，同時還有Granule在解壓后的Block中的偏移位置。

主鍵索引：primary.idx是表的主鍵索引。ClickHouse對主鍵索引的定義和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的定義稍有不同，它的主鍵索引沒用主鍵去重的含義，但仍然有快速查找主鍵行的能力。ClickHouse的主鍵索引存儲的是每一個Granule中起始行的主鍵值，而MergeTree存儲中的數(shù)據(jù)是按照主鍵嚴格排序的。所以當查詢給定主鍵條件時，我們可以根據(jù)主鍵索引確定數(shù)據(jù)可能存在的 ，再結(jié)合上面介紹的Mark標識，我們可以進一步確定數(shù)據(jù)在列存文件中的位置區(qū)間。ClickHoue的主鍵索引是一種在索引構(gòu)建成本和索引效率上相對平衡的粗糙索引。MergeTree的主鍵序列默認是和Order By序列保存一致的，但是用戶可以把主鍵序列定義成Order By序列的部分前綴。

分區(qū)鍵索引：minmax_time.idx、minmax_region_name.idx是表的分區(qū)鍵索引。MergeTree存儲會把統(tǒng)計每個Data Part中分區(qū)鍵的最大值和最小值，當用戶查詢中包含分區(qū)鍵條件時，就可以直接排除掉不相關(guān)的Data Part，這是一種OLAP場景下常用的分區(qū)裁剪技術(shù)。

Skipping索引：skp_idx_avatar_id_minmax.idx是用戶在avatar_id列上定義的MinMax索引。Merge Tree中 的Skipping Index是一類局部聚合的粗糙索引。用戶在定義skipping index的時候需要設(shè)定granularity參數(shù)，這里的granularity參數(shù)指定的是在多少個Granule的數(shù)據(jù)上做聚合生成索引信息。用戶還需要設(shè)定索引對應(yīng)的聚合函數(shù)，常用的有minmax、set、bloom_filter、ngrambf_v1等，聚合函數(shù)會統(tǒng)計連續(xù)若干個Granule中的列值生成索引信息。Skipping索引的思想和主鍵索引是類似的，因為數(shù)據(jù)是按主鍵排序的，主鍵索引統(tǒng)計的其實就是每個Granule粒度的主鍵序列MinMax值，而Skipping索引提供的聚合函數(shù)種類更加豐富，是主鍵索引的一種補充能力。另外這兩種索引都是需要用戶在理解索引原理的基礎(chǔ)上貼合自己的業(yè)務(wù)場景來進行設(shè)計的。

3、檢索過程

MergeTree存儲在收到一個select查詢時會先抽取出查詢中的分區(qū)鍵和主鍵條件的KeyCondition，KeyCondition類上實現(xiàn)了以下三個方法，用于判斷過濾條件可能滿足的Mark Range。上面講過MergeTree Data Part中的列存數(shù)據(jù)是以Granule為粒度被Mark標識數(shù)組索引起來的，而Mark Range就表示Mark標識數(shù)組里滿足查詢條件的下標區(qū)間。

索引檢索的過程中首先會用分區(qū)鍵KeyCondition裁剪掉不相關(guān)的數(shù)據(jù)分區(qū)，然后用主鍵索引挑選出粗糙的Mark Range，最后再用Skipping Index過濾主鍵索引產(chǎn)生的Mark Range。用主鍵索引挑選出粗糙的Mark Range的算法是一個不斷分裂Mark Range的過程，返回結(jié)果是一個Mark Range的集合。起始的Mark Range是覆蓋整個MergeTree Data Part區(qū)間的，每次分裂都會把上次分裂后的Mark Range取出來按一定粒度步長分裂成更細粒度的Mark Range，然后排除掉分裂結(jié)果中一定不滿足條件的Mark Range，最后Mark Range到一定粒度時停止分裂。這是一個簡單高效的粗糙過濾算法。

使用Skipping Index過濾主鍵索引返回的Mark Range之前，需要構(gòu)造出每個Skipping Index的IndexCondition，不同的Skipping Index聚合函數(shù)有不同的IndexCondition實現(xiàn)，但判斷Mark Range是否滿足條件的接口和KeyCondition是類似的。

數(shù)據(jù)Sampling

經(jīng)過上一小節(jié)的索引過濾之后，我們已經(jīng)得到了需要掃描的Mark Range集合，接下來就應(yīng)該是數(shù)據(jù)掃描部分了。這一小節(jié)插入簡單講一下MergeTree里的數(shù)據(jù)Sampling是如何實現(xiàn)的。它并不是在數(shù)據(jù)掃描過程中實現(xiàn)的，而是在索引檢索的過程中就已經(jīng)完成，這種做法是為了極致的sample效率。用戶在建表的時候可以指定主鍵中的某個列或者表達式作為Sampling鍵，ClickHouse在這里用了簡單粗暴的做法：Sampling鍵的值必須是數(shù)值類型的，并且系統(tǒng)假定它的值是隨機均勻分布的一個狀態(tài)。如果Sampling鍵的值類型是Uint32，當我們設(shè)定sample比率是0.1的時候，索引檢索過程中會把sample轉(zhuǎn)換成一個filter條件：Sampling鍵的值 < Uint32::max * 0.1。用戶在使用Sampling功能時必須清楚這個細節(jié)，不然容易出現(xiàn)采樣偏差。一般我們推薦Sampling鍵是列值加一個Hash函數(shù)進行隨機打散。

數(shù)據(jù)掃描

MergeTree的數(shù)據(jù)掃描部分提供了三種不同的模式：

• Final模式：該模式對CollapsingMergeTree、SummingMergeTree等表引擎提供一個最終Merge后的數(shù)據(jù)視圖。前文已經(jīng)提到過MergeTree基礎(chǔ)上的高級MergeTree表引擎都是對MergeTree Data Part采用了特定的Merge邏輯。它帶來的問題是由于MergeTree Data Part是異步Merge的過程，在沒有最終Merge成一個Data Part的情況下，用戶無法看到最終的數(shù)據(jù)結(jié)果。所以ClickHouse在查詢是提供了一個final模式，它會在各個Data Part的多條BlockInputStream基礎(chǔ)上套上一些高級的Merge Stream，例如DistinctSortedBlockInputStream、SummingSortedBlockInputStream等，這部分邏輯和異步Merge時的邏輯保持一致，這樣用戶就可以提前看到“最終”的數(shù)據(jù)結(jié)果了。

• Sorted模式：sort模式可以認為是一種order by下推存儲的查詢加速優(yōu)化手段。因為每個MergeTree Data Part內(nèi)部的數(shù)據(jù)是有序的，所以當用戶查詢中包括排序鍵order by條件時只需要在各個Data Part的BlockInputStream上套一個做數(shù)據(jù)有序歸并的InputStream就可以實現(xiàn)全局有序的能力。

• Normal模式：這是基礎(chǔ)MergeTree表最常用的數(shù)據(jù)掃描模式，多個Data Part之間進行并行數(shù)據(jù)掃描，對于單查詢可以達到非常高吞吐的數(shù)據(jù)讀取。

接下來展開介紹下Normal模式中幾個關(guān)鍵的性能優(yōu)化點：

• 并行掃描：傳統(tǒng)的計算引擎在數(shù)據(jù)掃描部分的并發(fā)度大多和存儲文件數(shù)綁定在一起，所以MergeTree Data Part并行掃描是一個基礎(chǔ)能力。但是MergeTree的存儲結(jié)構(gòu)要求數(shù)據(jù)不斷mege，最終合并成一個Data Part，這樣對索引和數(shù)據(jù)壓縮才是最高效的。所以ClickHouse在MergeTree Data Part并行的基礎(chǔ)上還增加了Mark Range并行。用戶可以任意設(shè)定數(shù)據(jù)掃描過程中的并行度，每個掃描線程分配到的是Mark Range In Data Part粒度的任務(wù)，同時多個掃描線程之間還共享了Mark Range Task Pool，這樣可以避免在存儲掃描中的長尾問題。

• 數(shù)據(jù)Cache：MergeTree的查詢鏈路中涉及到的數(shù)據(jù)有不同級別的緩存設(shè)計。主鍵索引和分區(qū)鍵索引在load Data Part的過程中被加載到內(nèi)存，Mark文件和列存文件有對應(yīng)的MarkCache和UncompressedCache，MarkCache直接緩存了Mark文件中的binary內(nèi)容，而UncompressedCache中緩存的是解壓后的Block數(shù)據(jù)。

• SIMD反序列化：部分列類型的反序列化過程中采用了手寫的sse指令加速，在數(shù)據(jù)命中UncompressedCache的情況下會有一些效果。

• PreWhere過濾：ClickHouse的語法支持了額外的PreWhere過濾條件，它會先于Where條件進行判斷。當用戶在sql的filter條件中加上PreWhere過濾條件時，存儲掃描會分兩階段進行，先讀取PreWhere條件中依賴的列值，然后計算每一行是否符合條件。相當于在Mark Range的基礎(chǔ)上進一步縮小掃描范圍，PreWhere列掃描計算過后，ClickHouse會調(diào)整每個Mark對應(yīng)的Granule中具體要掃描的行數(shù)，相當于可以丟棄Granule頭尾的一部分行。

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