ClickHouse-常用表引擎详解

表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储表的数据。包括： ? 数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。 ? 支持哪些查询以及如何支持(不同引擎有些功能不能用)。 ? 并发数据访问。 ? 索引的使用（如果存在）。 ? 是否可以执行多线程请求。 ? 数据复制参数。表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数。特别注意：引擎的名称大小写敏感

一、TinyLog

以列文件的形式保存在磁盘上，不支持索引，没有并发控制。一般保存少量数据的小表，生产环境上作用有限。可以用于平时练习测试用。如： create table t_tinylog ( id String, name String) engine=TinyLog;

二、Memory

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中，服务器重启数据就会消失。读写操作不会相互阻塞，不支持索引。简单查询下有非常非常高的性能表现（超过 10G/s）。一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太大（上限大概 1 亿行）的场景。

三、*MergeTree

ClickHouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree（合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎，支持索引和分区，地位可以相当于 innodb 之于 Mysql。而且基于 MergeTree，还衍生除了很多小弟，也是非常有特色的引擎。

1.建表语句

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2,
    ...
    PROJECTION projection_name_1 (SELECT  [GROUP BY] [ORDER BY]),
    PROJECTION projection_name_2 (SELECT  [GROUP BY] [ORDER BY])
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr
    [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx' [, ...] ]
    [WHERE conditions]
    [GROUP BY key_expr [SET v1 = aggr_func(v1) [, v2 = aggr_func(v2) ...]] ] ]
[SETTINGS name=value, ...]

create table t_order_mt(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime
) engine =MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id,sku_id);

主键并不唯一，会建索引 order by 是必须的，主键、分区非必须

2.插入数据

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');
 
superset-BI :) select * from t_order_mt;
SELECT *
FROM t_order_mt
Query id: 81f6391b-d34c-49b4-96c9-0a02ef7966b1
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
6 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

MergeTree 其实还有很多参数(绝大多数用默认值即可)，但是三个参数是更加重要的，也涉及了关于 MergeTree 的很多概念。

A.partition by分区（可选）

1）作用

学过 hive 的应该都不陌生，分区的目的主要是降低扫描的范围，优化查询速度 Version:0.9 StartHTML:0000000105 EndHTML:0000003949 StartFragment:0000000141 EndFragment:0000003909

2）如果不填

只会使用一个分区。（all）

3）分区目录

MergeTree 是以列文件+索引文件+表定义文件组成的，但是如果设定了分区那么这些文件就会保存到不同的分区目录中。

4）并行

分区后，面对涉及跨分区的查询统计，ClickHouse 会以分区为单位并行处理。一分区一线程

5）数据写入与分区合并

任何一个批次的数据写入都会产生一个临时分区，不会纳入任何一个已有的分区。写入后的某个时刻（大概 10-15 分钟后），ClickHouse 会自动执行合并操作（等不及也可以手动通过 optimize 执行），把临时分区的数据，合并到已有分区中。 optimize table xxxx final; 查看数据存储

/var/lib/clickhouse/data/default/t_order_mt
总用量 16
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200601_1_1_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200602_2_2_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:14 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse    1 3月  31 22:14 format_version.txt

分区文件解释

20200601_1_1_0 PartitionId_MinBlockNum_MaxBlockNum_Level PartitionId: 20200601,分区日期数据分区ID生成规则数据分区规则由分区ID决定，分区ID由PARTITION BY分区键决定。根据分区键字段类型，ID生成规则可分为：未定义分区键：没有定义PARTITION BY，默认生成一个目录名为all的数据分区，所有数据均存放在all目录下整型分区键：分区键为整型，那么直接用该整型值的字符串形式作为分区ID 日期类分区键 String、Float类型等，通过128位的Hash算法取其Hash值作为分区ID MinBlockNum: 最小分区块的编号，自增类型，从1开始向上递增。每产生一个新的目录分区就向上递增一个数字 MaxBlockNum: 最大分区块的编号，新创建的分区MinBlockNum等于MaxBlockNum的编号 Level: 合并的层级，被合并的次数。合并次数越多，层级值越大。

分区路径下内容

[root@superset-BI 20200601_1_1_0]# ll
总用量 36
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 259 3月  31 22:15 checksums.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 118 3月  31 22:15 columns.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   1 3月  31 22:15 count.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 189 3月  31 22:15 data.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 144 3月  31 22:15 data.mrk3
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  10 3月  31 22:15 default_compression_codec.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   8 3月  31 22:15 minmax_create_time.idx
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   4 3月  31 22:15 partition.dat
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   8 3月  31 22:15 primary.idx

data.bin:数据文件（老版本会有多个数据文件，根据列划分，如：id.bin、sku_id.bin等） data.mrk3:偏移量(标记文件，可加速查询。老版本会有多个标记文件，如id.mrk3、sku_id.mrk3等，于数据文件对应)，在idx索引文件和bin数据文件之间起到了桥梁作用，以mrk2（目前新版本是mrk3）结尾的文件，表示该表启用了自适应索引间隔 default_compression_codec.txt:压缩格式 count.txt:记录表的行数 columns.txt:列的信息 columns format version: 1 4 columns: `id` UInt32 `sku_id` String `total_amount` Decimal(16, 2) `create_time` DateTime checksums.txt:校验文件，用于校验各个文件的正确性。存放各个文件的size以及hash值 primary.idx:主键的索引文件（稀疏索引），用于加快查询效率 partition.dat:分区信息 minmax_create_time.idx:分区键的最小最大值

6）例如

再次执行上面的插入操作

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00’);

查看数据并没有纳入任何分区，需要等合并

superset-BI :) select * from t_order_mt;
SELECT *
FROM t_order_mt
Query id: a541a95b-fbd2-470b-82f2-75b9cfecd553
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
12 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

查看分区文件

[root@superset-BI t_order_mt]# ll
总用量 24
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200601_1_1_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:09 20200601_3_3_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200602_2_2_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:09 20200602_4_4_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:14 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse    1 3月  31 22:14 format_version.txt

手动合并

optimize table t_order_mt final;
superset-BI :) optimize table t_order_mt final;
OPTIMIZE TABLE t_order_mt FINAL
Query id: e75033ee-3ba1-45c4-afae-0b9d03e2c8fe
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

再次查询

superset-BI :) select * from t_order_mt;
SELECT *
FROM t_order_mt
Query id: d383d41c-dc14-4f35-81af-7818d49f6322
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
12 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

再次查看数据文件

drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200601_1_1_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:13 20200601_1_3_1
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:09 20200601_3_3_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200602_2_2_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:13 20200602_2_4_1
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:09 20200602_4_4_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:14 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse    1 3月  31 22:14 format_version.txt

20200601_1_3_1是由20200601_1_1_0和20200601_3_3_0合并得来的，20200601_1_1_0和20200601_3_3_0后期会被清理掉只合并某一分区再次插入数据

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

查看数据

superset-BI :) select * from t_order_mt;
SELECT *
FROM t_order_mt
Query id: 1e7435e7-0632-4d43-9636-2208f9d66f56
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
18 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

查看数据文件

[root@superset-BI t_order_mt]# ll
总用量 40
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200601_1_1_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:13 20200601_1_3_1
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:09 20200601_3_3_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:17 20200601_5_5_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:15 20200602_2_2_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:13 20200602_2_4_1
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:09 20200602_4_4_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:17 20200602_6_6_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:14 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse    1 3月  31 22:14 format_version.txt

手动只合并指定分区【暂时不行】

optimize table t_order_mt partition '20220601' final;

再次手动合并全表

superset-BI :) optimize table t_order_mt final;
OPTIMIZE TABLE t_order_mt FINAL
Query id: 364558d1-a75e-4868-9783-76ccb980a83d
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
superset-BI :) select * from t_order_mt;
SELECT *
FROM t_order_mt
Query id: 6fd560b2-9480-4402-a05f-d654ac542df4
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │         2000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
18 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

查看数据文件

[root@superset-BI t_order_mt]# ll
总用量 32
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:13 20200601_1_3_1
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:24 20200601_1_5_2
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:17 20200601_5_5_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:13 20200602_2_4_1
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:24 20200602_2_6_2
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 23:17 20200602_6_6_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 3月  31 22:14 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse    1 3月  31 22:14 format_version.txt

B.primary key主键（可选）

ClickHouse 中的主键，和其他数据库不太一样，它只提供了数据的一级索引，但是却不是唯一约束。这就意味着是可以存在相同 primary key 的数据的。主键的设定主要依据是查询语句中的 where 条件。根据条件通过对主键进行某种形式的二分查找，能够定位到对应的 index granularity,避免了全表扫描。 index granularity：直接翻译的话就是索引粒度，指在稀疏索引中两个相邻索引对应数据的间隔。ClickHouse 中的 MergeTree 默认是 8192。官方不建议修改这个值，除非该列存在大量重复值，比如在一个分区中几万行才有一个不同数据。稀疏索引：稀疏索引的好处就是可以用很少的索引数据，定位更多的数据，代价就是只能定位到索引粒度的第一行，然后再进行进行一点扫描。

C.order by（必选）

order by 设定了分区内的数据按照哪些字段顺序进行有序保存。 order by 是 MergeTree 中唯一一个必填项，甚至比 primary key 还重要，因为当用户不设置主键的情况，很多处理会依照 order by 的字段进行处理（比如后面会讲的去重和汇总）。要求：主键必须是 order by 字段的前缀字段。比如 order by 字段是 (id,sku_id) 那么主键必须是 id 或者(id,sku_id)

D.二级索引（跳数索引）

目前在 ClickHouse 的官网上二级索引的功能在 v20.1.2.4 之前是被标注为实验性的，在这个版本之后默认是开启的。

1）老版本使用二级索引前需要增加设置

是否允许使用实验性的二级索引（v20.1.2.4 开始，这个参数已被删除，默认开启）

set allow_experimental_data_skipping_indices=1;

2）创建测试表

create table t_order_mt2(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime,
INDEX a total_amount TYPE minmax GRANULARITY 5
) engine =MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id, sku_id);

TYPE：索引类型，minmax记录最小最大值其中 GRANULARITY N 是设定二级索引对于一级索引粒度的粒度。（会对一级索引分块做合并）

3）插入数据

insert into t_order_mt2 values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00’);

4）对比效果

那么在使用下面语句进行测试，可以看出二级索引能够为非主键字段的查询发挥作用。

[root@superset-BI ~]# clickhouse-client --password --send_logs_level=trace <<< 'select * from t_order_mt2 where total_amount > toDecimal32(900., 2)';
Password for user (default):
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.796175 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  executeQuery: (from [::1]:46454) select * from t_order_mt2 where total_amount > toDecimal32(900., 2)
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.796682 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "total_amount > toDecimal32(900., 2)" moved to PREWHERE
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.796934 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "total_amount > toDecimal32(900., 2)" moved to PREWHERE
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.797144 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  ContextAccess (default): Access granted: SELECT(id, sku_id, total_amount, create_time) ON default.t_order_mt2
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.798493 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  ContextAccess (default): Access granted: SELECT(id, sku_id, total_amount, create_time) ON default.t_order_mt2
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.798575 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  InterpreterSelectQuery: FetchColumns -> Complete
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.798744 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  default.t_order_mt2 (973cb1cc-d4aa-42ea-9760-4991662eb5ff) (SelectExecutor): Key condition: unknown
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.799804 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  default.t_order_mt2 (973cb1cc-d4aa-42ea-9760-4991662eb5ff) (SelectExecutor): MinMax index condition: unknown
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.800294 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  default.t_order_mt2 (973cb1cc-d4aa-42ea-9760-4991662eb5ff) (SelectExecutor): Index `a` has dropped 1/2 granules.
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.800326 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  default.t_order_mt2 (973cb1cc-d4aa-42ea-9760-4991662eb5ff) (SelectExecutor): Selected 2/2 parts by partition key, 1 parts by primary key, 2/2 marks by primary key, 1 marks to read from 1 ranges
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.801156 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  MergeTreeInOrderSelectProcessor: Reading 1 ranges in order from part 20200601_1_1_0, approx. 5 rows starting from 0
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.802563 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  executeQuery: Read 5 rows, 160.00 B in 0.006315084 sec., 791 rows/sec., 24.74 KiB/sec.
[superset-BI] 2022.04.02 16:22:02.802645 [ 19734 ] {fde456a5-691f-46ac-ac57-ba327a054b4d}  MemoryTracker: Peak memory usage (for query): 48.31 KiB.
101 sku_001 1000 2020-06-01 12:00:00
102 sku_002 2000 2020-06-01 11:00:00
102 sku_002 2000 2020-06-01 13:00:00
102 sku_002 12000 2020-06-01 13:00:00
102 sku_004 2500 2020-06-01 12:00:00

添加索引之后，分区目录下会有索引文件

[root@superset-BI 20200601_1_1_0]# ll
总用量 44
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 334 4月   2 16:21 checksums.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 118 4月   2 16:21 columns.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   1 4月   2 16:21 count.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 189 4月   2 16:21 data.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 144 4月   2 16:21 data.mrk3
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  10 4月   2 16:21 default_compression_codec.txt
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   8 4月   2 16:21 minmax_create_time.idx
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   4 4月   2 16:21 partition.dat
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse   8 4月   2 16:21 primary.idx
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  41 4月   2 16:21 skp_idx_a.idx2
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  24 4月   2 16:21 skp_idx_a.mrk3

E.数据TTL（数据存活时间）

TTL 即 Time To Live，MergeTree 提供了可以管理数据表或者列的生命周期的功能。

1.列级别TTL

格式

CREATE TABLE example_table
(
    d DateTime,
    a Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
    b Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
    c String
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d;
 
ALTER TABLE example_table
    MODIFY COLUMN
    c String TTL d + INTERVAL 1 DAY;

（1）创建测试表

create table t_order_mt3(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) TTL create_time+interval 10 SECOND,
create_time Datetime
) engine =MergeTree
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id, sku_id);

依赖create_time，依赖的这个字段不能是主键，类型必须是日期（2）插入数据（注意：根据实际时间改变）

insert into t_order_mt3 values
(106,'sku_001',1000.00,'2022-04-02 17:57:00'),
(107,'sku_002',2000.00,'2022-04-02 17:57:00'),
(110,'sku_003',600.00,'2022-04-02 17:57:00');

superset-BI :) select * from t_order_mt3;
SELECT *
FROM t_order_mt3
Query id: d24341b3-30c2-48f1-ba88-907945a1f3d6
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 106 │ sku_001 │         1000 │ 2022-04-02 17:57:00 │
│ 107 │ sku_002 │         2000 │ 2022-04-02 17:57:00 │
│ 110 │ sku_003 │          600 │ 2022-04-02 17:57:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

（3）手动合并，查看效果到期后，指定的字段数据归 0

optimize table t_order_mt3 final;
 
superset-BI :) select * from t_order_mt3;
SELECT *
FROM t_order_mt3
Query id: 16e0c34e-2161-4083-80ba-4f912a2d1c2f
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 106 │ sku_001 │            0 │ 2022-04-02 17:57:00 │
│ 107 │ sku_002 │            0 │ 2022-04-02 17:57:00 │
│ 110 │ sku_003 │            0 │ 2022-04-02 17:57:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

2.表级TTL

格式

CREATE TABLE example_table
(
    d DateTime,
    a Int
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d
TTL d + INTERVAL 1 MONTH [DELETE],
    d + INTERVAL 1 WEEK TO VOLUME 'aaa',
    d + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb’;
 
ALTER TABLE example_table
        MODIFY TTL d + INTERVAL 1 DAY;

下面的这条语句使数据会在 create_time 之后 10 秒丢失

alter table t_order_mt3 MODIFY TTL create_time + INTERVAL 10 SECOND;

涉及判断的字段必须是 Date 或者 Datetime 类型，推荐使用分区的日期字段。能够使用的时间周期： - SECOND - MINUTE - HOUR - DAY - WEEK - MONTH - QUARTER - YEAR 验证

superset-BI :) alter table t_order_mt3 MODIFY TTL create_time + INTERVAL 10 SECOND;
              
ALTER TABLE t_order_mt3
    MODIFY TTL create_time + toIntervalSecond(10)
Query id: f5ea6762-a32f-4190-9c27-46240166cb73
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.025 sec.
superset-BI :) select * from t_order_mt3
               ;
SELECT *
FROM t_order_mt3
Query id: 2a3bca59-afca-4ed8-a9bb-84bffc3c68b4
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

四、ReplacingMergeTree（保证最终一致性）

ReplacingMergeTree 是 MergeTree 的一个变种，它存储特性完全继承 MergeTree，只是多了一个去重的功能。尽管 MergeTree 可以设置主键，但是 primary key 其实没有唯一约束的功能。如果你想处理掉重复的数据，可以借助这个 ReplacingMergeTree。

1）去重时机

数据的去重只会在合并的过程中出现。合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。

2）去重范围

如果表经过了分区，去重只会在分区内部进行去重，不能执行跨分区的去重。所以 ReplacingMergeTree 能力有限， ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间，但是它不保证没有重复的数据出现。

3）案例演示

（1）创建表

create table t_order_rmt(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) ,
create_time Datetime
) engine =ReplacingMergeTree(create_time)
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id, sku_id);

ReplacingMergeTree() 填入的参数为版本字段，重复数据保留版本字段值最大的。如果不填版本字段，默认按照插入顺序保留最后一条。（2）向表中插入数据

insert into t_order_rmt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

（3）执行查询(已合并)

superset-BI :)
               select * from t_order_rmt;
SELECT *
FROM t_order_rmt
Query id: 825f3e5a-5d64-42d3-8c7e-a53af0d2cecb
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        12000 │ 2020-06-01 13:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

4）通过测试得到结论实际上是使用 order by 字段作为唯一键去重不能跨分区只有同一批插入（新版本）或合并分区时才会进行去重认定重复的数据保留，版本字段值最大的如果版本字段相同则按插入顺序保留最后一笔 ?

五、SummingMergeTree

对于不查询明细，只关心以维度进行汇总聚合结果的场景。如果只使用普通的MergeTree的话，无论是存储空间的开销，还是查询时临时聚合的开销都比较大。 ClickHouse 为了这种场景，提供了一种能够“预聚合”的引擎 SummingMergeTree

1）案例

（1）创建表

create table t_order_smt(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) ,
create_time Datetime
) engine =SummingMergeTree(total_amount)
partition by toYYYYMMDD(create_time)
primary key (id)
order by (id,sku_id );

（2）插入数据

insert into t_order_smt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

（3）查询数据

superset-BI :) select * from t_order_smt;
SELECT *
FROM t_order_smt
Query id: 4639f3bf-53c1-4c3c-bb8b-2ac13675cf32
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 101 │ sku_001 │         1000 │ 2020-06-01 12:00:00 │
│ 102 │ sku_002 │        16000 │ 2020-06-01 11:00:00 │
│ 102 │ sku_004 │         2500 │ 2020-06-01 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
┌──id─┬─sku_id──┬─total_amount─┬─────────create_time─┐
│ 102 │ sku_002 │          600 │ 2020-06-02 12:00:00 │
└─────┴─────────┴──────────────┴─────────────────────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

2）通过结果可以得到以下结论

以 SummingMergeTree（）中指定的列作为汇总数据列可以填写多列必须数字列，如果不填，以所有非维度列且为数字列的字段为汇总数据列以 order by 的列为准，作为维度列其他的列按插入顺序保留第一行不在一个分区的数据不会被聚合只有在同一批次插入(新版本)或分片合并时才会进行聚合

3）开发建议

设计聚合表的话，唯一键值、流水号可以去掉，所有字段全部是维度、度量或者时间戳。

4）问题

能不能直接执行以下 SQL 得到汇总值

select total_amount from XXX where province_name=’’ and create_date=’xxx’

不行，可能会包含一些还没来得及聚合的临时明细如果要是获取汇总值，还是需要使用 sum 进行聚合，这样效率会有一定的提高，但本身 ClickHouse 是列式存储的，效率提升有限，不会特别明显。

select sum(total_amount) from province_name='' and create_date='xxx'

ClickHouse

ClickHouse-常用表引擎详解

一、TinyLog

二、Memory

三、*MergeTree

A.partition by分区（可选）

分区文件解释

分区路径下内容

B.primary key主键（可选）

C.order by（必选）

D.二级索引（跳数索引）

E.数据TTL（数据存活时间）

1.列级别TTL

2.表级TTL

四、ReplacingMergeTree（保证最终一致性）

1）去重时机

2）去重范围

3）案例演示

五、SummingMergeTree

1）案例

2）通过结果可以得到以下结论

3）开发建议

4）问题

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