2022-08-26 19:07:59 +00:00
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slug: /zh/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree
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2021-07-16 02:20:58 +00:00
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# CollapsingMergeTree {#table_engine-collapsingmergetree}
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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该引擎继承于 [MergeTree](mergetree.md),并在数据块合并算法中添加了折叠行的逻辑。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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`CollapsingMergeTree` 会异步的删除(折叠)这些除了特定列 `Sign` 有 `1` 和 `-1` 的值以外,其余所有字段的值都相等的成对的行。没有成对的行会被保留。更多的细节请看本文的[折叠](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing)部分。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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因此,该引擎可以显著的降低存储量并提高 `SELECT` 查询效率。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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## 建表 {#jian-biao}
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
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[PARTITION BY expr]
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[ORDER BY expr]
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[SAMPLE BY expr]
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[SETTINGS name=value, ...]
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```
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2020-04-30 18:19:18 +00:00
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请求参数的描述,参考[请求参数](../../../engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md)。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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**CollapsingMergeTree 参数**
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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- `sign` — 类型列的名称: `1` 是«状态»行,`-1` 是«取消»行。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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列数据类型 — `Int8`。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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**子句**
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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创建 `CollapsingMergeTree` 表时,需要与创建 `MergeTree` 表时相同的[子句](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table)。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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<details markdown="1">
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<summary>已弃用的建表方法</summary>
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2023-09-05 12:43:53 +00:00
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:::info "注意"
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不要在新项目中使用该方法,可能的话,请将旧项目切换到上述方法。
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:::
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE [=] CollapsingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, sign)
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```
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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除了 `sign` 的所有参数都与 `MergeTree` 中的含义相同。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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- `sign` — 类型列的名称: `1` 是«状态»行,`-1` 是«取消»行。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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列数据类型 — `Int8`。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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</details>
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-22 09:14:59 +00:00
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## 折叠 {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing}
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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### 数据 {#shu-ju}
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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考虑你需要为某个对象保存不断变化的数据的情景。似乎为一个对象保存一行记录并在其发生任何变化时更新记录是合乎逻辑的,但是更新操作对 DBMS 来说是昂贵且缓慢的,因为它需要重写存储中的数据。如果你需要快速的写入数据,则更新操作是不可接受的,但是你可以按下面的描述顺序地更新一个对象的变化。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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在写入行的时候使用特定的列 `Sign`。如果 `Sign = 1` 则表示这一行是对象的状态,我们称之为«状态»行。如果 `Sign = -1` 则表示是对具有相同属性的状态行的取消,我们称之为«取消»行。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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例如,我们想要计算用户在某个站点访问的页面页面数以及他们在那里停留的时间。在某个时候,我们将用户的活动状态写入下面这样的行。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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一段时间后,我们写入下面的两行来记录用户活动的变化。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
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│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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第一行取消了这个对象(用户)的状态。它需要复制被取消的状态行的所有除了 `Sign` 的属性。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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第二行包含了当前的状态。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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因为我们只需要用户活动的最后状态,这些行
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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可以在折叠对象的失效(老的)状态的时候被删除。`CollapsingMergeTree` 会在合并数据片段的时候做这件事。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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为什么我们每次改变需要 2 行可以阅读[算法](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm)段。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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**这种方法的特殊属性**
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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1. 写入的程序应该记住对象的状态从而可以取消它。«取消»字符串应该是«状态»字符串的复制,除了相反的 `Sign`。它增加了存储的初始数据的大小,但使得写入数据更快速。
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2. 由于写入的负载,列中长的增长阵列会降低引擎的效率。数据越简单,效率越高。
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3. `SELECT` 的结果很大程度取决于对象变更历史的一致性。在准备插入数据时要准确。在不一致的数据中会得到不可预料的结果,例如,像会话深度这种非负指标的负值。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-22 09:14:59 +00:00
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### 算法 {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm}
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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当 ClickHouse 合并数据片段时,每组具有相同主键的连续行被减少到不超过两行,一行 `Sign = 1`(«状态»行),另一行 `Sign = -1` («取消»行),换句话说,数据项被折叠了。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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对每个结果的数据部分 ClickHouse 保存:
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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1. 第一个«取消»和最后一个«状态»行,如果«状态»和«取消»行的数量匹配和最后一个行是«状态»行
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2. 最后一个«状态»行,如果«状态»行比«取消»行多一个或一个以上。
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3. 第一个«取消»行,如果«取消»行比«状态»行多一个或一个以上。
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4. 没有行,在其他所有情况下。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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合并会继续,但是 ClickHouse 会把此情况视为逻辑错误并将其记录在服务日志中。这个错误会在相同的数据被插入超过一次时出现。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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因此,折叠不应该改变统计数据的结果。
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变化逐渐地被折叠,因此最终几乎每个对象都只剩下了最后的状态。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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`Sign` 是必须的因为合并算法不保证所有有相同主键的行都会在同一个结果数据片段中,甚至是在同一台物理服务器上。ClickHouse 用多线程来处理 `SELECT` 请求,所以它不能预测结果中行的顺序。如果要从 `CollapsingMergeTree` 表中获取完全«折叠»后的数据,则需要聚合。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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要完成折叠,请使用 `GROUP BY` 子句和用于处理符号的聚合函数编写请求。例如,要计算数量,使用 `sum(Sign)` 而不是 `count()`。要计算某物的总和,使用 `sum(Sign * x)` 而不是 `sum(x)`,并添加 `HAVING sum(Sign) > 0` 子句。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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聚合体 `count`,`sum` 和 `avg` 可以用这种方式计算。如果一个对象至少有一个未被折叠的状态,则可以计算 `uniq` 聚合。`min` 和 `max` 聚合无法计算,因为 `CollaspingMergeTree` 不会保存折叠状态的值的历史记录。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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如果你需要在不进行聚合的情况下获取数据(例如,要检查是否存在最新值与特定条件匹配的行),你可以在 `FROM` 从句中使用 `FINAL` 修饰符。这种方法显然是更低效的。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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## 示例 {#shi-li}
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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示例数据:
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
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│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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建表:
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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CREATE TABLE UAct
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(
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UserID UInt64,
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PageViews UInt8,
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Duration UInt8,
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Sign Int8
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)
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ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
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ORDER BY UserID
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```
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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插入数据:
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
|
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|
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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|
|
``` sql
|
2018-11-30 19:26:35 +00:00
|
|
|
|
INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1)
|
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|
```
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
|
|
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|
|
|
|
``` sql
|
2018-11-30 19:26:35 +00:00
|
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|
|
INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1),(4324182021466249494, 6, 185, 1)
|
|
|
|
|
```
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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我们使用两次 `INSERT` 请求来创建两个不同的数据片段。如果我们使用一个请求插入数据,ClickHouse 只会创建一个数据片段且不会执行任何合并操作。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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获取数据:
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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SELECT * FROM UAct
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
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│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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我们看到了什么,哪里有折叠?
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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通过两个 `INSERT` 请求,我们创建了两个数据片段。`SELECT` 请求在两个线程中被执行,我们得到了随机顺序的行。没有发生折叠是因为还没有合并数据片段。ClickHouse 在一个我们无法预料的未知时刻合并数据片段。
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因此我们需要聚合:
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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SELECT
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UserID,
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sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
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sum(Duration * Sign) AS Duration
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FROM UAct
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GROUP BY UserID
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HAVING sum(Sign) > 0
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```
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
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│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │
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└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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如果我们不需要聚合并想要强制进行折叠,我们可以在 `FROM` 从句中使用 `FINAL` 修饰语。
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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SELECT * FROM UAct FINAL
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```
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
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│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
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2018-11-30 19:26:35 +00:00
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2019-05-07 08:24:55 +00:00
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这种查询数据的方法是非常低效的。不要在大表中使用它。
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