源码分析 | ClickHouse和他的朋友们（6）MergeTree存储结构

本文首发于 2020-06-30 21:41:12

《ClickHouse和他的朋友们》系列文章转载自圈内好友 BohuTANG 的博客，原文链接：
https://bohutang.me/2020/06/26/clickhouse-and-friends-merge-tree-disk-layout/
以下为正文。

上篇的 存储引擎技术进化与MergeTree 介绍了存储算法的演进。

存储引擎是一个数据库的底盘，一定要稳和动力澎湃。

接下来我们将一起来探索下 ClickHouse MergeTree 列式存储引擎，解构下这台“跑车”最重要的部件。

所有的存储引擎，无论精良与粗制滥造，最终都是要把数据回写到磁盘，来满足存储和索引目的。

磁盘文件的构造可以说是算法的物理体现，我们甚至可以通过这些存储结构反推出其算法实现。

所以，要想深入了解一个存储引擎，最好的入手点是它的磁盘存储结构，然后再反观它的读、写机制就会有一种水到渠成的感觉。

如果这个分析顺序搞反了，会有一种生硬的感觉，网上大部分教程都是这种“生硬”式教学，本文将直击灵魂从最底层谈起，彻底搞明白４个问题：

1. MergeTree 有哪些文件？
2. MergeTree 数据如何分布？
3. MergeTree 索引如何组织？
4. MergeTree 如何利用索引加速？

话不多说，上表：

CREATE TABLE default.mt
(
    `a` Int32,
    `b` Int32,
    `c` Int32,
    INDEX `idx_c` (c) TYPE minmax GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY a 
ORDER BY b
SETTINGS index_granularity=3

造点数据：

insert into default.mt(a,b,c) values(1,1,1);
insert into default.mt(a,b,c) values(5,2,2),(5,3,3);
insert into default.mt(a,b,c) values(3,10,4),(3,9,5),(3,8,6),(3,7,7),(3,6,8),(3,5,9),(3,4,10);

磁盘文件

ls ckdatas/data/default/mt/
1_4_4_0  3_6_6_0  5_5_5_0  detached  format_version.txt

可以看到，生成了 3 个数据目录，每个目录在 ClickHouse 里称作一个分区(part)，目录名的前缀正是我们写入时字段 a 的值: 1,3,5，因为表分区是这样定位的：PARTITION BY a。

现在我们看看 a=3 分区：

ls ckdatas/data/default/mt/3_6_6_0/
a.bin  a.mrk2  b.bin  b.mrk2  c.bin  checksums.txt  c.mrk2  columns.txt  count.txt  minmax_a.idx  partition.dat  primary.idx  skp_idx_idx_c.idx  skp_idx_idx_c.mrk2

• *.bin 是列数据文件，按主键排序(ORDER BY)，这里是按照字段 b 进行排序
• *.mrk2 mark 文件，目的是快速定位 bin 文件数据位置
• minmax_a.idx 分区键 min-max 索引文件，目的是加速分区键 a 查找
• primay.idx 主键索引文件，目的是加速主键 b 查找
• skp_idx_idx_c.* 字段 c 索引文件，目的是加速 c 的查找

在磁盘上，MergeTree 只有一种物理排序，就是 ORDER BY 的主键序，其他文件(比如 .mrk/.idx)是一种逻辑加速，围绕仅有的一份物理排序，要解决的问题是：

在以字段 b 物理排序上，如何实现字段 a、字段 c 的快速查找？

MergeTree 引擎概括起来很简单：
整个数据集通过分区字段被划分为多个物理分区，每个分区內又通过逻辑文件围绕仅有的一种物理排序进行加速查找。

存储结构

数据文件

对于单个物理分区內的存储结构，首先要明确一点，MergeTree 的数据只有一份：*.bin。

a.bin 是字段 a 的数据，b.bin 是字段 b 的数据，c.bin 是字段 c 的数据，也就是大家熟悉的列存储。

各个 bin 文件以 b.bin排序对齐（b 是排序键），如图：

这样会有一个比较严重的问题：
如果 *.bin 文件较大，即使读取一行数据，也要加载整个 bin 文件，浪费了大量的 IO，没法忍。

granule

高、黑科技来了，ClickHouse MergeTree 把 bin 文件根据颗粒度(GRANULARITY)划分为多个颗粒(granule)，每个 granule 单独压缩存储。

SETTINGS index_granularity=3 表示每 ３ 行数据为一个 granule，分区目前只有 ７ 条数据，所以被划分成 3 个 granule(三个色块)：

为方便读取某个 granule，使用 *.mrk 文件记录每个 granule 的 offset，每个 granule 的 header 里会记录一些元信息，用于读取解析:

这样，我们就可以根据 ｍark 文件，直接定位到想要的 granule，然后对这个单独的 granule 进行读取、校验。

目前，我们还有缺少一种映射：每个 mark 与字段值之间的对应，哪些值区间落在 mark0，哪些落在 mark1 …？

有了这个映射，就可以实现最小化读取 granule 来加速查询：

1. 根据查询条件确定需要哪些 mark
2. 根据 mark 读取相应的 granule

存储排序

在了解 MergeTree 索引机制之前，需要明白以下两点：

1. 只有一份全量数据，存储在 *.bin 文件
2. *.bin 按照 ORDER BY 字段降序存储
   

稀疏索引

因为数据只有一份且只有一种物理排序，MergeTree在索引设计上选择了简单、高效的稀疏索引模式。

什么是稀疏索引呢？就是从已经排序的全量数据里，间隔性的选取一些点，并记录这些点属于哪个 mark。

1. primary index

主键索引，可通过[PRIMARY KEY expr]指定，默认是 ORDER BY 字段值。

注意 ClickHouse primary index 跟 MySQL primary key 不是一个概念。

在稀疏点的选择上，取每个 granule 最小值：

2. skipping index

普通索引。

INDEX idx_c(c) TYPE minmax GRANULARITY 1 针对字段 c 创建一个 minmax 模式索引。

GRANULARITY 是稀疏点选择上的 granule 颗粒度，GRANULARITY 1 表示每 1 个 granule 选取一个：

如果定义为GRANULARITY 2 ，则 2 个 granule 选取一个：

3. partition minmax index

针对分区键，MergeTree 还会创建一个 min/max 索引，来加速分区选择。

4. 全景图

查询优化

现在熟悉了 MergeTree 的存储结构，我们通过几个查询来体验下。

1. 分区键查询

语句：

select * from default.mt where a=3

查询会直接根据 a=3 定位到单个分区:

<Debug> InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "a = 3" moved to PREWHERE
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Key condition: unknown
<Debug> default.mt (SelectExecutor): MinMax index condition: (column 0 in [3, 3])
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Selected 1 parts by a, 1 parts by key, 3 marks by primary key, 3 marks to read from 1 ranges
┌─a─┬──b─┬──c─┐
│ 3 │  4 │ 10 │
│ 3 │  5 │  9 │
│ 3 │  6 │  8 │
│ 3 │  7 │  7 │
│ 3 │  8 │  6 │
│ 3 │  9 │  5 │
│ 3 │ 10 │  4 │
└───┴────┴────┘

2. 主键索引查询

语句：

select * from default.mt where b=5

查询会先从 3 个分区读取 prmary.idx，然后定位到只有一个分区符合条件，找到要读取的 mark:

<Debug> default.mt (SelectExecutor): Key condition: (column 0 in [5, 5])
<Debug> default.mt (SelectExecutor): MinMax index condition: unknown
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Selected 3 parts by a, 1 parts by key, 1 marks by primary key, 1 marks to read from 1 ranges
┌─a─┬─b─┬─c─┐
│ 3 │ 5 │ 9 │
└───┴───┴───┘

3. 索引查询

语句：

select * from default.mt where c=5

查询会先从 3 个分区读取 prmary.idx 和 skp_idx_idx_c.idx 进行 granule 过滤（没用的 drop 掉），然后定位到只有 3_x_x_x 分区的一个 granule 符合条件:

<Debug> InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "b = 5" moved to PREWHERE
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Key condition: unknown
<Debug> default.mt (SelectExecutor): MinMax index condition: unknown
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Index `idx_c` has dropped 1 / 1 granules.
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Index `idx_c` has dropped 1 / 1 granules.
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Index `idx_c` has dropped 2 / 3 granules.
<Debug> default.mt (SelectExecutor): Selected 3 parts by a, 1 parts by key, 5 marks by primary key, 1 marks to read from 1 ranges
┌─a─┬─b─┬─c─┐
│ 3 │ 9 │ 5 │
└───┴───┴───┘

总结

本文从磁盘存储结构入手，分析 ClickHouse MergeTree 的存储、索引设计。

只有了解了这些底层机制，我们才好对自己的 SQL 和表结构进行优化，使其执行更加高效。

ClickHouse MergeTree 设计简单、高效，它首要解决的问题是：在一种物理排序上，如何实现快速查找。

针对这个问题，ClickHouse使用稀疏索引来解决。

在官方 roadmap 上，列举了一个有意思的索引方向：Z-Order Indexing，目的是把多个维度编码到一维存储，当我们给出多维度条件的时候，可以快速定位到这个条件点集的空间位置，目前 ClickHouse 针对这个索引设计暂无进展。

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