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：
- MergeTree 有哪些文件？
- MergeTree 数据如何分布？
- MergeTree 索引如何组织？
- MergeTree 如何利用索引加速？
话不多说，上表：
1 | CREATE TABLE default.mt |
造点数据：
1 | insert into default.mt(a,b,c) values(1,1,1); |
磁盘文件
1 | ls ckdatas/data/default/mt/ |
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：
1 | ls ckdatas/data/default/mt/3_6_6_0/ |
*.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*.mrk2mark 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 ｍ ark 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：
- 根据查询条件确定需要哪些 mark
- 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：
- 只有一份全量数据，存储在
*.bin文件 *.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：
1 | select * from default.mt where a=3 |
查询会直接根据 a=3 定位到单个分区:
1 | <Debug> InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "a = 3" moved to PREWHERE |
2. 主键索引查询
语句：
1 | 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:
1 | <Debug> default.mt (SelectExecutor): Key condition: (column 0 in [5, 5]) |
3. 索引查询
语句：
1 | 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:
1 | <Debug> InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "b = 5" moved to PREWHERE |
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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