【转载】05.ClickHouse表引擎之MergeTree系列引擎

Leefs 2022-04-29 AM 980℃ 0条

[TOC]

### 前言

本篇文章转载于大佬文章：[大数据技术与数仓](https://www.modb.pro/db/79081)

### 一、概述

在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，支持几乎所有ClickHouse核心功能。

### 二、MergeTree表引擎

MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。

为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。

这种数据片段往复合并的特点，也正是合并树名称的由来。

**MergeTree作为家族系列最基础的表引擎，主要有以下特点：**

+ 存储的数据按照主键排序：允许创建稀疏索引，从而加快数据查询速度
+ 支持分区，可以通过PRIMARY KEY语句指定分区字段。
+ 支持数据副本
+ 支持数据采样

#### 建表语法

```sql
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
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]
```

+ **ENGINE**：ENGINE = MergeTree()，MergeTree引擎没有参数
+ **ORDER BY**：排序字段。比如ORDER BY (Col1, Col2)，值得注意的是，如果没有指定主键，默认情况下 sorting key(排序字段)即为主键。如果不需要排序，则可以使用**ORDER BY tuple()**语法，这样的话，创建的表也就不包含主键。这种情况下，ClickHouse会按照插入的顺序存储数据。**必选**。
+ **PARTITION BY**：分区字段，**可选**。
+ **PRIMARY KEY**：指定主键，如果排序字段与主键不一致，可以单独指定主键字段。否则默认主键是排序字段。**可选**。
+ **SAMPLE BY**：采样字段，如果指定了该字段，那么主键中也必须包含该字段。比如`SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`。**可选**。

+ **TTL**：数据的存活时间。在MergeTree中，可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达时，如果是列字段级别的TTL，则会删除这一列的数据；如果是表级别的TTL，则会删除整张表的数据。**可选**。
+ **SETTINGS**：额外的参数配置。**可选**。

#### 建表示例

```sql
CREATE TABLE emp_mergetree (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资'
  )ENGINE=MergeTree()
  ORDER BY emp_id
  PARTITION BY work_place
  ;
 -- 插入数据 
INSERT INTO emp_mergetree 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_mergetree 
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);

-- 查询数据
-- 按work_place进行分区
cdh04 :) select * from emp_mergetree;

SELECT *
FROM emp_mergetree

查看一下数据存储格式，可以看出，存在三个分区文件夹，每一个分区文件夹内存储了对应分区的数据。

```bash
[root@cdh04 emp_mergetree]# pwd
/var/lib/clickhouse/data/default/emp_mergetree
[root@cdh04 emp_mergetree]# ll
总用量 16
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 9月  17 17:45 1c89a3ba9fe5fd53379716a776c5ac34_3_3_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 9月  17 17:44 40d45822dbd7fa81583d715338929da9_1_1_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse 4096 9月  17 17:45 a6155dcc1997eda1a348cd98b17a93e9_2_2_0
drwxr-x--- 2 clickhouse clickhouse    6 9月  17 17:43 detached
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse    1 9月  17 17:43 format_version.txt
```

进入一个分区目录查看

![05.ClickHouse表引擎之MergeTree系列引擎01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/04/2483968475.png)

+ **checksums.txt**：校验文件，使用二进制格式存储。它保存了余下各类文件(primary. idx、count.txt等)的size大小及size的哈希值，用于快速校验文件的完整性和正确性。

+ **columns.txt**：列信息文件，使用明文格式存储。用于保存此数据分区下的列字段信息，例如

```bash
  [root@cdh04 1c89a3ba9fe5fd53379716a776c5ac34_3_3_0]# cat columns.txt
  columns format version: 1
  6 columns:
  `emp_id` UInt16
  `name` String
  `work_place` String
  `age` UInt8
  `depart` String
  `salary` Decimal(9, 2)
  ```

+ **count.txt**：计数文件，使用明文格式存储。用于记录当前数据分区目录下数据的总行数
+ **primary.idx**：一级索引文件，使用二进制格式存储。用于存放稀疏索引，一张MergeTree表只能声明一次一级索引，**即通过ORDER BY或者PRIMARY KEY**指定字段。借助稀疏索引，在数据查询的时能够排除主键条件范围之外的数据文件，从而有效减少数据扫描范围，加速查询速度。
+ **列.bin**：数据文件，使用压缩格式存储，默认为LZ4压缩格式，用于存储某一列的数据。由于MergeTree采用列式存储，所以每一个列字段都拥有独立的`.bin`数据文件，并以列字段名称命名。
+ **列.mrk2**：列字段标记文件，使用二进制格式存储。标记文件中保存了`.bin`文件中数据的偏移量信息。
+ **partition.dat与minmax_[Column].idx**：如果指定了分区键，则会额外生成partition.dat与minmax索引文件，它们均使用二进制格式存储。**partition.dat**用于保存当前分区下分区表达式最终生成的值，即分区字段值；而**minmax**索引用于记录当前分区下分区字段对应原始数据的最小和最大值。比如当使用EventTime字段对应的原始数据为2020-09-17、2020-09-30，分区表达式为PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)，即按月分区。partition.dat中保存的值将会是2019-09，而minmax索引中保存的值将会是2020-09-17 2020-09-30。

**注意点**

+ 多次插入数据，会生成多个分区文件

```sql
-- 新插入两条数据
cdh04 :) INSERT INTO emp_mergetree
VALUES (5,'robin','北京',35,'财务部',50000),(6,'lilei','北京',38,'销售事部',50000);

-- 查询结果
cdh04 :) select * from emp_mergetree;
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name──┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      5 │ robin │ 北京       │  35 │ 财务部   │ 50000.00 │
│      6 │ lilei │ 北京       │  38 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴───────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
```

可以看出，新插入的数据新生成了一个数据块，并没有与原来的分区数据在一起，我们可以执行**optimize**命令，执行合并操作

```sql
-- 执行合并操作
cdh04 :) OPTIMIZE TABLE emp_mergetree PARTITION '北京';
-- 再次执行查询
cdh04 :) select * from emp_mergetree;                  
SELECT *
FROM emp_mergetree

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name──┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      3 │ bob   │ 北京       │  33 │ 财务部   │ 50000.00 │
│      5 │ robin │ 北京       │  35 │ 财务部   │ 50000.00 │
│      6 │ lilei │ 北京       │  38 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴───────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
```

执行上面的合并操作之后，会新生成一个该分区的文件夹，原来的分区文件夹不变。

- 在MergeTree中主键并不用于去重，而是用于索引，加快查询速度

```sql
-- 插入一条相同主键的数据
 INSERT INTO emp_mergetree
VALUES (1,'sam','杭州',35,'财务部',50000);
-- 会发现该条数据可以插入，由此可知，并不会对主键进行去重
```

### 三、ReplacingMergeTree表引擎

上文提到**MergeTree**表引擎无法对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是，**ReplacingMergeTree**只是在一定程度上解决了数据重复问题，但是并不能完全保障数据不重复。

#### 建表语法

```sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```

- [ver]：可选参数，列的版本，可以是UInt、Date或者DateTime类型的字段作为版本号。该参数决定了数据去重的方式。
- 当没有指定[ver]参数时，保留最新的数据；如果指定了具体的值，保留最大的版本数据。

#### 建表示例

```sql
CREATE TABLE emp_replacingmergetree (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资'
  )ENGINE=ReplacingMergeTree()
  ORDER BY emp_id
  PRIMARY KEY emp_id
  PARTITION BY work_place
  ;
 -- 插入数据 
INSERT INTO emp_replacingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_replacingmergetree
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000); 
```

#### 注意点

当我们再次向该表插入具有相同主键的数据时，观察查询数据的变化

```sql
INSERT INTO emp_replacingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',50000);
-- 查询数据，由于没有进行合并，所以存在主键重复的数据
cdh04 :) select * from emp_replacingmergetree;

SELECT *
FROM emp_replacingmergetree

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
-- 执行合并操作
optimize table emp_replacingmergetree final;
-- 再次查询，相同主键的数据，保留最近插入的数据，旧的数据被清除
cdh04 :) select * from emp_replacingmergetree;

SELECT *
FROM emp_replacingmergetree

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 50000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
```

从上面的示例中可以看出，ReplacingMergeTree是支持对数据去重的，那么是根据什么进行去重呢？答案是：**ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY**。

我们在看一个示例：

```sql
CREATE TABLE emp_replacingmergetree1 (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资'
  )ENGINE=ReplacingMergeTree()
  ORDER BY (emp_id,name) -- 注意排序key是两个字段
  PRIMARY KEY emp_id     -- 主键是一个字段
  PARTITION BY work_place
  ;
 -- 插入数据 
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000); 
```

再次向该表中插入相同emp_id和name的数据，并执行合并操作，再观察数据

```sql
-- 插入数据
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',50000),(1,'sam','上海',25,'技术部',20000);
-- 执行合并操作
optimize table emp_replacingmergetree1 final;
-- 再次查询，可见相同的emp_id和name数据被去重，而相同的主键emp_id不会去重
-- ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY
cdh04 :) select * from emp_replacingmergetree1;                                                                           
SELECT *
FROM emp_replacingmergetree1

至此，我们知道了ReplacingMergeTree是支持去重的，并且是按照**ORDERBY排序键**为基准进行去重的。

细心的你会发现，上面的重复数据是在一个分区内的，那么如果重复的数据不在一个分区内，会发生什么现象呢？我们再次向上面的**emp_replacingmergetree1**表插入不同分区的重复数据

```sql
-- 插入数据
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (1,'tom','北京',26,'技术部',10000);
-- 执行合并操作
optimize table emp_replacingmergetree1 final;
-- 再次查询
-- 发现  1 │ tom  │ 北京       │  26 │ 技术部 │ 10000.00
-- 与    1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 50000.00
-- 数据重复，因为这两行数据不在同一个分区内
-- 这是因为ReplacingMergeTree是以分区为单位删除重复数据的。
-- 只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除
cdh04 :) select * from emp_replacingmergetree1;

SELECT *
FROM emp_replacingmergetree1

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 北京       │  26 │ 技术部 │ 10000.00 │
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ sam  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 50000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
```

#### 总结

- **如何判断数据重复**

ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY。

- **何时删除重复数据**

在执行分区合并时，会触发删除重复数据。optimize的合并操作是在后台执行的，无法预测具体执行时间点，除非是手动执行。

- **不同分区的重复数据不会被去重**

ReplacingMergeTree是以分区为单位删除重复数据的。只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除。

- **数据去重的策略是什么**

如果没有设置**[ver]版本号**，则保留同一组重复数据中的最新插入的数据；如果设置了**[ver]版本号**，则保留同一组重复数据中**ver字段取值最大的那一行**。

- **optimize命令使用**

一般在数据量比较大的情况，尽量不要使用该命令。因为在海量数据场景下，执行optimize要消耗大量时间

### 四、SummingMergeTree表引擎

#### 概述

该引擎继承了MergeTree引擎，当合并 `SummingMergeTree`表的数据片段时，ClickHouse 会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值，即如果存在重复的数据，会对对这些重复的数据进行合并成一条数据，类似于group by的效果。

推荐将该引擎和 `MergeTree`一起使用。例如，将完整的数据存储在 `MergeTree`表中，并且使用 `SummingMergeTree`来存储聚合数据。这种方法可以避免因为使用不正确的主键组合方式而丢失数据。

如果用户只需要查询数据的汇总结果，不关心明细数据，并且数据的汇总条件是预先明确的，即**GROUP BY的分组字段是确定的**，可以使用该表引擎。

#### 建表语法

```sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = SummingMergeTree([columns]) -- 指定合并汇总字段
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```

#### 建表示例

```sql
CREATE TABLE emp_summingmergetree (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资'
  )ENGINE=SummingMergeTree(salary)
  ORDER BY (emp_id,name) -- 注意排序key是两个字段
  PRIMARY KEY emp_id     -- 主键是一个字段
  PARTITION BY work_place
  ;
 -- 插入数据 
INSERT INTO emp_summingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_summingmergetree
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000); 
```

当我们再次插入具有相同emp_id,name的数据时，观察结果

```sql
INSERT INTO emp_summingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'信息部',10000),(1,'tom','北京',26,'人事部',10000);
cdh04 :) select * from emp_summingmergetree;
-- 查询
SELECT *
FROM emp_summingmergetree

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 北京       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 信息部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
-- 执行合并操作
optimize table emp_summingmergetree final;
cdh04 :) select * from emp_summingmergetree;       
-- 再次查询，新插入的数据 1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 信息部 │ 10000.00 
-- 原来的数据 ：        1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00
-- 这两行数据合并成：    1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 30000.00
SELECT *
FROM emp_summingmergetree

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 北京       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 30000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
```

#### 注意点

要保证**PRIMARY KEY expr**指定的主键是**ORDER BY expr** 指定字段的前缀，比如

```sql
-- 允许
ORDER BY (A,B,C) 
PRIMARY KEY A  
-- 会报错
--  DB::Exception: Primary key must be a prefix of the sorting key
ORDER BY (A,B,C) 
PRIMARY KEY B
```

这种强制约束保障了即便在两者定义不同的情况下，主键仍然是排序键的前缀，不会出现索引与数据顺序混乱的问题。

#### 总结

- **SummingMergeTree是根据什么对两条数据进行合并的**

用ORBER BY排序键作为聚合数据的条件Key。即如果排序key是相同的，则会合并成一条数据，并对指定的合并字段进行聚合。

- **仅对分区内的相同排序key的数据行进行合并**

以数据分区为单位来聚合数据。当分区合并时，同一数据分区内聚合Key相同的数据会被合并汇总，而不同分区之间的数据则不会被汇总。

- **如果没有指定聚合字段，会怎么聚合**

如果没有指定聚合字段，则会按照非主键的数值类型字段进行聚合

- **对于非汇总字段的数据，该保留哪一条**

如果两行数据除了排序字段相同，其他的非聚合字段不相同，那么在聚合发生时，会保留最初的那条数据，新插入的数据对应的那个字段值会被舍弃

```sql
-- 新插入的数据:        1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 信息部 │ 10000.00 
-- 最初的数据 ：        1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00

-- 聚合合并的结果：      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 30000.00
```

### 五、Aggregatingmergetree表引擎

该表引擎继承自MergeTree，可以使用 `AggregatingMergeTree`表来做增量数据统计聚合。如果要按一组规则来合并减少行数，则使用 `AggregatingMergeTree`是合适的。AggregatingMergeTree是通过预先定义的聚合函数计算数据并通过二进制的格式存入表内。

与SummingMergeTree的区别在于：SummingMergeTree对非主键列进行sum聚合，而AggregatingMergeTree则可以指定各种聚合函数。

#### 建表语法

```sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = AggregatingMergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```

#### 建表示例

```sql
CREATE TABLE emp_aggregatingmergeTree (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary  AggregateFunction(sum,Decimal32(2)) COMMENT '工资'  
  )ENGINE=AggregatingMergeTree()
  ORDER BY (emp_id,name) -- 注意排序key是两个字段
  PRIMARY KEY emp_id     -- 主键是一个字段
  PARTITION BY work_place
  ;
```

对于AggregateFunction类型的列字段，在进行数据的写入和查询时与其他的表引擎有很大区别，在写入数据时，需要调用**-State**函数；而在查询数据时，则需要调用相应的**-Merge**函数。对于上面的建表语句而言，需要使用**sumState**函数进行数据插入

```sql
-- 插入数据，
-- 注意：需要使用INSERT…SELECT语句进行数据插入
INSERT INTO TABLE emp_aggregatingmergeTree
SELECT 1,'tom','上海',25,'信息部',sumState(toDecimal32(10000,2));
INSERT INTO TABLE emp_aggregatingmergeTree
SELECT 1,'tom','上海',25,'信息部',sumState(toDecimal32(20000,2));
-- 查询数据
SELECT 
  emp_id,
  name , 
  sumMerge(salary) 
FROM emp_aggregatingmergeTree
GROUP BY emp_id,name;
-- 结果输出
┌─emp_id─┬─name─┬─sumMerge(salary)─┐
│      1 │ tom  │         30000.00 │
└────────┴──────┴──────────────────┘
```

上面演示的用法非常的麻烦，其实更多的情况下，我们可以结合物化视图一起使用，将它作为物化视图的表引擎。而这里的物化视图是作为其他数据表上层的一种查询视图。

**AggregatingMergeTree通常作为物化视图的表引擎，与普通MergeTree搭配使用。**

```sql
-- 创建一个MereTree引擎的明细表
-- 用于存储全量的明细数据
-- 对外提供实时查询
CREATE TABLE emp_mergetree_base (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资'
  )ENGINE=MergeTree()
  ORDER BY (emp_id,name)
  PARTITION BY work_place
  ;
  
-- 创建一张物化视图
-- 使用AggregatingMergeTree表引擎
CREATE MATERIALIZED VIEW view_emp_agg
ENGINE = AggregatingMergeTree()
PARTITION BY emp_id
ORDER BY (emp_id,name)
AS SELECT
     emp_id,
     name,
     sumState(salary) AS salary
FROM emp_mergetree_base
GROUP BY emp_id,name;

-- 向基础明细表emp_mergetree_base插入数据
INSERT INTO emp_mergetree_base
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),
(1,'tom','上海',26,'人事部',10000);

-- 查询物化视图
SELECT 
  emp_id,
  name , 
  sumMerge(salary) 
FROM view_emp_agg
GROUP BY emp_id,name;
-- 结果
┌─emp_id─┬─name─┬─sumMerge(salary)─┐
│      1 │ tom  │         30000.00 │
└────────┴──────┴──────────────────┘
```

### 六、CollapsingMergeTree表引擎

CollapsingMergeTree就是一种通过以增代删的思路，支持行级数据修改和删除的表引擎。它通过定义一个sign标记位字段，记录数据行的状态。如果sign标记为1，则表示这是一行有效的数据；如果sign标记为-1，则表示这行数据需要被删除。当CollapsingMergeTree分区合并时，同一数据分区内，sign标记为1和-1的一组数据会被抵消删除。

每次需要新增数据时，写入一行sign标记为1的数据；需要删除数据时，则写入一行sign标记为-1的数据。

#### 建表语法

```sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```

#### 建表示例

上面的建表语句使用CollapsingMergeTree(sign)，其中字段sign是一个Int8类型的字段

```sql
CREATE TABLE emp_collapsingmergetree (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资',
  sign Int8
  )ENGINE=CollapsingMergeTree(sign)
  ORDER BY (emp_id,name)
  PARTITION BY work_place
  ; 
```

#### 使用方式

CollapsingMergeTree同样是以ORDER BY排序键作为判断数据唯一性的依据。

```sql
-- 插入新增数据,sign=1表示正常数据
INSERT INTO emp_collapsingmergetree 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000,1);

-- 更新上述的数据
-- 首先插入一条与原来相同的数据(ORDER BY字段一致),并将sign置为-1
INSERT INTO emp_collapsingmergetree 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000,-1);

-- 再插入更新之后的数据
INSERT INTO emp_collapsingmergetree 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',30000,1);

-- 查看一下结果
cdh04 :) select * from emp_collapsingmergetree ;

SELECT *
FROM emp_collapsingmergetree

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 30000.00 │    1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │   -1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │    1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┘
-- 执行分区合并操作
optimize table emp_collapsingmergetree;
-- 再次查询，sign=1与sign=-1的数据相互抵消了，即被删除
cdh04 :) select * from emp_collapsingmergetree ;

SELECT *
FROM emp_collapsingmergetree

#### 注意点

- **分区合并**

分数数据折叠不是实时的，需要后台进行Compaction操作，用户也可以使用手动合并命令，但是效率会很低，一般不推荐在生产环境中使用。

当进行汇总数据操作时，可以通过改变查询方式，来过滤掉被删除的数据

```sql
SELECT 
    emp_id, 
    name, 
    sum(salary * sign)
FROM emp_collapsingmergetree
GROUP BY 
    emp_id, 
    name
HAVING sum(sign) > 0
```

只有相同分区内的数据才有可能被折叠。其实，当我们修改或删除数据时，这些被修改的数据通常是在一个分区内的，所以不会产生影响。

+ 数据写入顺序

值得注意的是：CollapsingMergeTree对于写入数据的顺序有着严格要求，否则导致无法正常折叠。

```sql
-- 建表
CREATE TABLE emp_collapsingmergetree_order (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资',
  sign Int8
  )ENGINE=CollapsingMergeTree(sign)
  ORDER BY (emp_id,name)
  PARTITION BY work_place
  ; 
  
-- 先插入需要被删除的数据，即sign=-1的数据
INSERT INTO emp_collapsingmergetree_order 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000,-1);
-- 再插入sign=1的数据
INSERT INTO emp_collapsingmergetree_order 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000,1);
-- 查询表
SELECT *
FROM emp_collapsingmergetree_order

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │    1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │   -1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┘
-- 执行合并操作
optimize table emp_collapsingmergetree_order;
-- 再次查询表
-- 旧数据依然存在
SELECT *
FROM emp_collapsingmergetree_order;
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │   -1 │
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │    1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┘
```

如果数据的写入程序是单线程执行的，则能够较好地控制写入顺序；如果需要处理的数据量很大，数据的写入程序通常是多线程执行的，那么此时就不能保障数据的写入顺序了。在这种情况下，CollapsingMergeTree的工作机制就会出现问题。但是可以通过VersionedCollapsingMergeTree的表引擎得到解决。

### 七、VersionedCollapsingMergeTree表引擎

上面提到CollapsingMergeTree表引擎对于数据写入乱序的情况下，不能够实现数据折叠的效果。VersionedCollapsingMergeTree表引擎的作用与CollapsingMergeTree完全相同，它们的不同之处在于，VersionedCollapsingMergeTree对数据的写入顺序没有要求，在同一个分区内，任意顺序的数据都能够完成折叠操作。

VersionedCollapsingMergeTree使用**version**列来实现乱序情况下的数据折叠。

#### 建表语法

```sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```

可以看出：该引擎除了需要指定一个sign标识之外，还需要指定一个UInt8类型的version版本号。

#### 建表示例

```sql
CREATE TABLE emp_versioned (
  emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
  name String COMMENT '员工姓名',
  work_place String COMMENT '工作地点',
  age UInt8 COMMENT '员工年龄',
  depart String COMMENT '部门',
  salary Decimal32(2) COMMENT '工资',
  sign Int8,
  version Int8
  )ENGINE=VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
  ORDER BY (emp_id,name)
  PARTITION BY work_place
  ;
  
  -- 先插入需要被删除的数据，即sign=-1的数据
INSERT INTO emp_versioned 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000,-1,1);
-- 再插入sign=1的数据
INSERT INTO emp_versioned 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000,1,1);
-- 在插入一个新版本数据
INSERT INTO emp_versioned 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',30000,1,2);

-- 先不执行合并，查看表数据
cdh04 :) select * from emp_versioned;

SELECT *
FROM emp_versioned

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┬─version─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 30000.00 │    1 │       2 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┴─────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┬─version─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │    1 │       1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┴─────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┬─sign─┬─version─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │   -1 │       1 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┴──────┴─────────┘

-- 获取正确查询结果
SELECT 
    emp_id, 
    name, 
    sum(salary * sign)
FROM emp_versioned
GROUP BY 
    emp_id, 
    name
HAVING sum(sign) > 0;

-- 手动合并
optimize table emp_versioned;

-- 再次查询
cdh04 :) select * from emp_versioned;

SELECT *
FROM emp_versioned

可见上面虽然在插入数据乱序的情况下，依然能够实现折叠的效果。之所以能够达到这种效果，是因为在定义version字段之后，VersionedCollapsingMergeTree会自动将version作为排序条件并增加到ORDER BY的末端，就上述的例子而言，最终的排序字段为ORDER BY emp_id,name，version desc。

### 八、GraphiteMergeTree表引擎

该引擎用来对 Graphite数据进行'瘦身'及汇总。对于想使用CH来存储Graphite数据的开发者来说可能有用。

如果不需要对Graphite数据做汇总，那么可以使用任意的CH表引擎；但若需要，那就采用 GraphiteMergeTree 引擎。它能减少存储空间，同时能提高Graphite数据的查询效率。

标签: ClickHouse

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