一级页表和一级索引的区别一级索引文件

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mob64ca140f9cec 2024-03-26 14:43:42

文章标签 一级页表和一级索引的区别 clickhouse 数据主键字段 文章分类 数据仓库大数据

一级索引

MergeTree的主键使用PRIMARY KEY定义，待主键定义之后，MergeTree会依据index_granularity间隔（默认8192行），为数据表生成一级索引并保存至primary.idx文件内，索引数据按照PRIMARY KEY排序。相比使用PRIMARY KEY定义，更为常见的简化形式是通过ORDER BY指代主键。在此种情形下，PRIMARY KEY与ORDER BY定义相同，所以索引（primary.idx）和数据（.bin）会按照完全相同的规则排序。

稀疏索引

primary.idx文件内的一级索引采用稀疏索引实现。稀疏索引和稠密索引的区别如图所示:

一级页表和一级索引的区别一级索引文件_主键

在稠密索引中每一行索引标记都会对应到一行具体的数据记录。而在稀疏索引中，每一行索引标记对应的是一段数据，而不是一行。用一个形象的例子来说明：如果把MergeTree比作一本书，那么稀疏索引就好比是这本书的一级章节目录。一级章节目录不会具体对应到每个字的位置，只会记录每个章节的起始页码。

稀疏索引的优势是显而易见的，它仅需使用少量的索引标记就能够记录大量数据的区间位置信息，且数据量越大优势越为明显。以默认的索引粒度（8192）为例，MergeTree只需要12208行索引标记就能为1亿行数据记录提供索引。由于稀疏索引占用空间小，所以primary.idx内的索引数据常驻内存，取用速度自然极快。

索引粒度

索引粒度(index_granularity)对MergeTree而言是一个非常重要的概念，它就如同标尺一般，会丈量整个数据的长度，并依照刻度对数据进行标注，最终将数据标记成多个间隔的小段:

一级页表和一级索引的区别一级索引文件_数据_02

数据以index_granularity的粒度(默认8192)被标记成多个小的区间，其中每个区间最多8192行数据。MergeTree使用MarkRange表示一个具体的区间，并通过start和end表示其具体的范围。index_granularity的命名虽然取了索引二字，但它不单只作用于一级索引(.idx)，同时也会影响数据标记(.mrk)和数据文件(.bin)。因为仅有一级索引自身是无法完成查询工作的，它需要借助数据标记才能定位数据，所以一级索引和数据标记的间隔粒度相同(同为index_granularity行)，彼此对齐。而数据文件也会依照index_granularity的间隔粒度生成压缩数据块。

索引数据生成过程

假设我们定义表hits_v1如下，按照月份进行分区，按照CounterID设置主键，我们来看下索引数据是如何生成的。

CREATE TABLE hits_v1 (
    CounterID Int64,
    EventDate Date
) ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY CounterID  -- 也可以不写，默认和排序键保持一致
ORDER BY CounterID
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)

由于是稀疏索引，所以需要间隔index_granularity行数据才会生成一条索引，索引值会根据声明的主键字段获取。hits_v1使用年月分区（PARTITION BYtoYYYYMM(EventDate)），所以2014年3月份的数据最终会被划分到同一个分区目录内。如果使用CounterID作为主键（ORDER BY CounterID），则每间隔8192行数据就会取一次CounterID的值作为索引值，索引数据最终会被写入primary.idx文件进行保存。例如第0(8192 * 0)行CounterID取值57，第8192(8192 * 1)行CounterID取值1635，而第16384(8192 * 2)行CounterID取值3266，最终索引数据将会是5716353266，可以看出MergeTree对于稀疏索引的存储是非常紧凑的，索引值前后相连，按照主键字段顺序紧密地排列在一起，如下所示:

一级页表和一级索引的区别一级索引文件_clickhouse_03

如果使用多个主键，例如ORDER BY (CounterID, EventDate)，则每间隔8192行可以同时取CounterID与EventDate两列的值作为索引值，具体如下图所示:

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索引查询过程

经过上面的讲述，我们知道了一级索引的生成过程，那么我们在查询时候是如何配合一级索引来精确定位数据的呢？首先我们需要了解什么是 MarkRange，MarkRange 在 ClickHouse 中是用于定义标记区间的对象。MergeTree 按照 index_granularity 的间隔粒度，将一段完整的数据划分成了多个小的间隔数据段，一个具体的数据段就是一个 MarkRange，并与索引编号对应，使用start 和 end 两个属性表示其范围。通过 start 和 end 对应的索引编号的取值，即可得到它所对应的数值区间，而数值区别表示了此 MarkRange 的数据范围。

假如现在有一份测试数据，共192行记录。其中，主键ID为String类型，ID的取值从A000开始，后面依次为A001、A002……直至A192为止，假设MergeTree的索引粒度index_granularity=3，那么我们生成的索引文件如下:

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根据索引数据，MergeTree会将此数据片段划分成192/3=64个小的MarkRange，两个相邻MarkRange相距的步长为1。其中，所有MarkRange（整个数据片段）的最大数值区间为[A000,+inf)，其完整的示意如图所示。

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索引查询其实就是两个区间的交集判断。其中一个区间是由基于主键的查询条件转换而来的条件区间；另一个区间就是上面说的与 MarkRange 对应的数值区间。我们来看下整个查询过程:

1. 生成查询区间：首先将查询条件转换为区间，即使是单个值也会转换为区间的形式，举个栗子：

WHERE ID = 'A003' -> ['A003', 'A003']
WHERE ID > 'A012' -> ('A012', +inf]
WHERE ID < 'A185' -> [-inf, 'A185')
WHERE ID LIKE 'A006%' -> ['A006', 'A007')

2. 递归交集判断：以递归的形式，依次对 MarkRange 的数值区间与条件区间做交集判断，从最大的区间 [A000, +inf) 开始：

如果不存在交集，则直接通过剪枝算法优化此整段 MarkRange；
如果存在交集，且 MarkRange 步长大于等于 8（end - start），则将此区间进一步拆分成 8 个子区间（由 merge_tree_coarse_index_granularity 指定，默认值为 8），然后重复此过程，继续做递归交集判断；
如果存在交集，且 MarkRange 不可再分解（步长小于 8），则记录 MarkRange 并返回。

3）合并 MarkRange 区间：将最终匹配的 MarkRange 聚在一起，合并它们的范围。

我们通过下面这张图，来展示一下上面的几个步骤，以上面的测试数据为例，查询条件为 ID = ‘A003’，

一级页表和一级索引的区别一级索引文件_一级页表和一级索引的区别_07

MergeTree通过递归的形式持续向下拆分区间，最终将 MarkRange 定位到最细的粒度，以便在后续读取数据的时候，能够最小化数据的扫描范围。以上图为例，当查询条件为 ID = ‘A003’ 的时候，最终只需要读取 [A000, A003] 和 [A003, A006] 两个区间的数据，它们对应 MarkRange(start:0, end:2) 范围，而其它无用区间都被裁剪掉了。由于 MarkRange 转换的数值区间是闭区间，所以会额外匹配到临近的一个区间。

一级索引设计

在建表时，我们需要指定【排序字段】，这个就是主索引(建表sql中的order by部分)。索引的本质是通过排序的方式，跳过无用的数据扫描，加速查询。所有查询条件中的【where】都是数据过滤部分，该部分的条件，Clickhouse内部会尝试提高到索引过滤。我们的索引都是有序的，并且是前缀匹配的，比如索引是(A，B，C)，那么查询(A), (A，B), (A, B, C)，均可能会有不错的过滤效果，而查询(B), ©, (B, C)等，基本没有什么过滤效果。一般来说，我们可以按照下面方式进行排序键选取：