clickhouse

ClickHouse存储结构及索引详解

2021-01-13  本文已影响0人  Fly_Li

环境介绍

本文基于ClickHouse 20.8.5.45版本编写，操作系统使用的是CentOS 7.5，主要介绍MergeTree表引擎的存储结构以及索引过程。

创建表

创建语句

CREATE TABLE test_merge_tree
(
    `Id` UInt64,
    `Birthday` Date,
    `Name` String
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(Birthday)
ORDER BY (Id, Name)
SETTINGS index_granularity = 2

语句介绍

  1. ENGINE，表引擎。ClickHouse支持很多种表引擎，本文主要讲解MergeTree，所以选用合并树。
  2. PARTITION BY，分区键。用于指定数据以何种方式分区，合理使用分区可以有效减少查询时文件的扫描范围。
  3. ORDER BY，排序键。用于指定数据以何种方式排序，默认情况下排序键和主键相同。
  4. SETTINGS，配置。创建MergeTree Table时使用的配置，可选的配置有很多，这里只介绍index_granularity。index_granularity表示索引粒度，代表每隔多少行数据生成一条索引，默认值是8192。默认值需要的数据量很大，不方便本文展示数据文件，所以这里我把它调小了。

文件结构

刚刚创建的表只在数据目录下生成了一个名为test_merge_tree文件夹(具体路径为data/default/test_merge_tree)，并没有任何数据，接下来往该表里面插入一条数据，看看会生成哪些文件。

INSERT INTO test_merge_tree VALUES(1, '2000-02-01', 'Fly li')

在test_merge_tree目录下使用tree命令可以看到刚刚的那条命令生成了一个名为200002_1_1_0的文件夹。

├── 200002_1_1_0
│   ├── Birthday.bin
│   ├── Birthday.mrk2
│   ├── checksums.txt
│   ├── columns.txt
│   ├── count.txt
│   ├── Id.bin
│   ├── Id.mrk2
│   ├── minmax_Birthday.idx
│   ├── Name.bin
│   ├── Name.mrk2
│   ├── partition.dat
│   └── primary.idx
├── detached
└── format_version.txt

分区目录命名规则

在介绍这些文件之前先介绍一下200002_1_1_0这个目录的命名规则

PartitionId_MinBlockNum_MaxBlockNum_Level
  1. PartitionId，分区Id。其值是由创建表时所指定的分区键决定的，由于我们创建表时使用的分区键为toYYYYMM(Birthday)，即生日的年月，而插入的Birthday为2000-02-01，所以其值为200002。
  2. MinBlockNum、MaxBlockNum，最小最大数据块编号。其值在单张表内从1开始累加，每当新创建一个分区目录其值就会加1，且新创建的分区目录MinBlockNum和MaxBlockNum相等，只有当分区目录发生合并时其值才会不等。由于这是该表第一次插入数据，所以MinBlockNum和MaxBlockNum都为1。
  3. Level，分区被合并的次数。level和MinBlockNum以及MaxBlockNum不同，它不是单张表内累加的，而是单张表中的单个分区内累加的。每当新创建一个分区目录其值均为0，只有当分区目录发生合并时其值才会大于0。

当分区发生合并时，新的分区目录名称命名规则将会在接下来介绍，这里不做详述。

文件介绍

文件名 描述 作用
primary.idx 索引文件 用于存放稀疏索引
[Column].mrk2 标记文件 保存了bin文件中数据的偏移信息，用于建立primary.idx和[Column].bin文件之间的映射
[Column].bin 数据文件 存储数据，默认使用lz4压缩存储
partition.dat 分区文件 用于保存分区表达式生成的值
minmax_[Column].idx minmax索引 用于记录当前分区下分区字段的最小最大值
columns.txt 列信息文件 用于保存表的列字段信息
count.txt 计数文件 用于记录当前分区目录下数据的总行数
checksums.txt 校验文件 存放以上各个文件的size以及哈希值，用于快速校验文件的完整性

存储结构

修改min_compress_block_size

在介绍这部分之前，需要先将min_compress_block_size配置改小，以方便分析mrk2和bin文件，其默认值为65535。

修改方法为在users.xml文件的profiles里面增加以下配置

<min_compress_block_size>24</min_compress_block_size>

修改完后重启clickhouse-server服务，然后再用以下命令查看是否修改成功

SELECT 
    name,
    value,
    changed,
    type
FROM system.settings
WHERE name = 'min_compress_block_size'

┌─name────────────────────┬─value─┬─changed─┬─type───┐
│ min_compress_block_size │ 24    │       1 │ UInt64 │
└─────────────────────────┴───────┴─────────┴────────┘

插入数据

刚刚已经插入了一条数据，但是那一条数据不具有代表性，所以这次决定多插入几条数据再来分析。

INSERT INTO test_merge_tree VALUES(3, '2000-02-03', 'Lisa'),(4, '2000-02-03', 'Lilei'),(6, '2000-02-08', 'Meimei'),(12, '2000-02-03', 'paker'),(31, '2000-02-07', 'vincent')

上面这条命令产生了个新的分区目录200002_2_2_0，此目录下的文件前面已经讲过，现在重点分析以下几个文件的存储格式

primary.idx

MergeTree表会按照主键字段生成primary.idx，用于加快表查询。前面创建表时使用的是(Id, Name)两个字段作为主键，所以每隔index_granularity行数据就会取(Id, Name)的值作为索引值，由于index_granularity被设置为2，所以每隔两行数据就会生成一个索引。也就是说会使用(3,'Lisa'), (6,'Meimei'), (31,'vincent')作为索引值。

这里我只介绍第一个索引(3,'Lisa')的存储格式，剩下的可以自己去梳理。Id是UInt64类型的，所以使用8字节来存储。从上图可以看出前8个字节为0x03，以小端模式来存储，接下来我们可以看到其它文件都是以小端模式来存储。Name是String类型，属于变长字段，所以会先使用1个字节来描述String的长度，由于Lisa的长度是4，所以第9个字节为0x04，再接下来就是Lisa的ASCII码。

Id.mrk2

mrk2文件格式比较固定，primary.idx文件中的每个索引在此文件中都有一个对应的Mark，Mark的格式如下图所示：

  1. Offset in compressed file，8 Bytes，代表该标记指向的压缩数据块在bin文件中的偏移量。
  2. Offset in decompressed block，8 Bytes，代表该标记指向的数据在解压数据块中的偏移量。
  3. Rows count，8 Bytes，行数，通常情况下其等于index_granularity。

通过primary.idx中的索引寻找mrk2文件中对应的Mark非常简单，如果要寻找第n(从0开始)个index，则对应的Mark在mrk2文件中的偏移为n*24，从这个偏移处开始读取24 Bytes即可得到相应的Mark。

Id.bin

bin文件由若干个Block组成，由上图可知Id.bin文件中包含两个Block。每个Block主要由头部的Checksum以及若干个Granule组成，Block的格式如下图所示：

  1. Checksum，16 Bytes，用于对后面的数据进行校验。
  2. Compression algorithm，1 Byte，默认是LZ4，编号为0x82。
  3. Compressed size，4 Bytes，其值等于Compression algorithm + Compressed size + Decompressed size + Compressed data的长度
  4. Decompressed size，4 Bytes，数据解压缩后的长度。
  5. Compressed data，压缩数据，长度为Compressed size - 9。

每个Block都会包含若干个Granule，具体有多少个Granule是由参数min_compress_block_size控制，每次Block中写完一个Granule的数据时，它会检查当前Block Size是否大于等于min_compress_block_size，如果满足则会把当前Block进行压缩然后写到磁盘中，不满足会继续等待下一个Granule。结合上面的INSERT语句，当插入第一个Granule(3, 4)时，数据的的size为16，由于16 < 24所以会等第二个Granule，当插入第二个Granule(6, 12)后数据的size为32，由于32 > 24所以会把(3, 4, 6, 12)压缩放到第一个Block里面。最后面的那个31由于是最后一条数据，就放到第二个Block里面。

partition.dat

partition.dat文件里面存放的是分区表达式的值，该分区表达式生成的值为200002，UInt32类型，转换成16进制就是0x00030d42。

minmax_Birthday.idx

minmax文件里面存放的是该分区里分区字段的最小最大值。分区字段Birthday的类型为Date，其底层由UInt16实现，存的是从1970年1月1号到现在所经过的天数。通过上面的INSERT语句我们可以知道Birthday的最小值为2000-02-03，最大值为2000-02-08。这两个时间转换成天数分别为10990和10995，再转换成16进制就是0x2aee和0x2af3。

分区合并

属于同一个分区的不同目录，ClickHouse会在分区目录创建后的一段时间自动进行合并，合并之后会生成一个全新的目录，以前老的分区目录不会立马删除，而是在合并后过一段时间再删除。新的分区目录名称遵循以下规则：

  1. PartitionId，分区Id不变。
  2. MinBlockNum，取该分区中最小的MinBlockNum。
  3. MaxBlockNum，取该分区中最大的MaxBlockNum。
  4. Level，取该分区中最大的Level值加1。

所以上面的两个分区目录200002_1_1_0和200002_2_2_0在过一段时间后最终会变成一个新的分区目录200002_1_2_1。由此可见如果你频繁插入数据会产生很多分区目录，在合并的时候会占用很多资源。所以最好一次插入很多条数据，尽量降低插入的频率。

索引过程

通过上面的介绍相信大家已经对ClickHouse的索引结构有所了解，接下来用一张图简要描述Id字段的索引过程。

其它列的索引过程类似，这里就不一一赘述了，有兴趣的朋友可以自己去研究。

总结

本文通过一个简单的例子来分析ClickHouse的存储结构，整个逻辑力求简洁明了，希望通过本文能够让喜欢ClickHouse的朋友对它的索引有个清晰的认识。

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读