ClickHouse/docs/ru/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md

649 lines
61 KiB
Markdown
Raw Normal View History

---
toc_priority: 30
toc_title: MergeTree
---
# MergeTree {#table_engines-mergetree}
2019-08-23 10:55:34 +00:00
Движок `MergeTree`, а также другие движки этого семейства (`*MergeTree`) — это наиболее функциональные движки таблиц ClickHouse.
Основная идея, заложенная в основу движков семейства `MergeTree` следующая. Когда у вас есть огромное количество данных, которые должны быть вставлены в таблицу, вы должны быстро записать их по частям, а затем объединить части по некоторым правилам в фоновом режиме. Этот метод намного эффективнее, чем постоянная перезапись данных в хранилище при вставке.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Основные возможности:
- **Хранит данные, отсортированные по первичному ключу.** Это позволяет создавать разреженный индекс небольшого объёма, который позволяет быстрее находить данные.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- **Позволяет оперировать партициями, если задан [ключ партиционирования](custom-partitioning-key.md).** ClickHouse поддерживает отдельные операции с партициями, которые работают эффективнее, чем общие операции с этим же результатом над этими же данными. Также, ClickHouse автоматически отсекает данные по партициям там, где ключ партиционирования указан в запросе. Это также увеличивает эффективность выполнения запросов.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- **Поддерживает репликацию данных.** Для этого используется семейство таблиц `ReplicatedMergeTree`. Подробнее читайте в разделе [Репликация данных](replication.md).
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- **Поддерживает сэмплирование данных.** При необходимости можно задать способ сэмплирования данных в таблице.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
!!! info "Info"
DOCS-624: Fixing links to nowhere (#10675) * enbaskakova-DOCSUP-652 (#101) * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" Co-authored-by: elenbaskakova <elenbaskakova@yandex-team.ru> Co-authored-by: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Revert "enbaskakova-DOCSUP-652 (#101)" (#107) This reverts commit 639fee7610f28e421d14e535b7def3f466e7efca. * CLICKHOUSEDOCS-624: Fixed links. Was 60, became 13. * CLICKHOUSEDOCS-624: Finished fix links in Enlish version. * CLICKHOUSEDOCS-624: Fixed RU links Co-authored-by: elenaspb2019 <47083263+elenaspb2019@users.noreply.github.com> Co-authored-by: elenbaskakova <elenbaskakova@yandex-team.ru> Co-authored-by: Sergei Shtykov <bayonet@yandex-team.ru>
2020-05-06 06:13:29 +00:00
Движок [Merge](../special/merge.md#merge) не относится к семейству `*MergeTree`.
## Создание таблицы {#table_engine-mergetree-creating-a-table}
``` 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],
...
2019-01-21 18:35:29 +00:00
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, ...]
```
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Описание параметров смотрите в [описании запроса CREATE](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
2020-01-28 15:27:44 +00:00
### Секции запроса {#mergetree-query-clauses}
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- `ENGINE` — имя и параметры движка. `ENGINE = MergeTree()`. `MergeTree` не имеет параметров.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- `ORDER BY` — ключ сортировки.
Кортеж столбцов или произвольных выражений. Пример: `ORDER BY (CounterID, EventDate)`.
ClickHouse использует ключ сортировки в качестве первичного ключа, если первичный ключ не задан в секции `PRIMARY KEY`.
Чтобы отключить сортировку, используйте синтаксис `ORDER BY tuple()`. Смотрите [выбор первичного ключа](#vybor-pervichnogo-kliucha).
- `PARTITION BY` — [ключ партиционирования](custom-partitioning-key.md). Необязательный параметр.
Для партиционирования по месяцам используйте выражение `toYYYYMM(date_column)`, где `date_column` — столбец с датой типа [Date](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md). В этом случае имена партиций имеют формат `"YYYYMM"`.
2018-08-22 06:32:16 +00:00
- `PRIMARY KEY` — первичный ключ, если он [отличается от ключа сортировки](#pervichnyi-kliuch-otlichnyi-ot-kliucha-sortirovki). Необязательный параметр.
По умолчанию первичный ключ совпадает с ключом сортировки (который задаётся секцией `ORDER BY`.) Поэтому в большинстве случаев секцию `PRIMARY KEY` отдельно указывать не нужно.
- `SAMPLE BY` — выражение для сэмплирования. Необязательный параметр.
Если используется выражение для сэмплирования, то первичный ключ должен содержать его. Пример: `SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`.
- `TTL` — список правил, определяющих длительности хранения строк, а также задающих правила перемещения частей на определённые тома или диски. Необязательный параметр.
Выражение должно возвращать столбец `Date` или `DateTime`. Пример: `TTL date + INTERVAL 1 DAY`.
Тип правила `DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'` указывает действие, которое будет выполнено с частью, удаление строк (прореживание), перемещение (при выполнении условия для всех строк части) на определённый диск (`TO DISK 'xxx'`) или том (`TO VOLUME 'xxx'`). Поведение по умолчанию соответствует удалению строк (`DELETE`). В списке правил может быть указано только одно выражение с поведением `DELETE`.
Дополнительные сведения смотрите в разделе [TTL для столбцов и таблиц](#table_engine-mergetree-ttl)
- `SETTINGS` — дополнительные параметры, регулирующие поведение `MergeTree` (необязательные):
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- `index_granularity` — максимальное количество строк данных между засечками индекса. По умолчанию — 8192. Смотрите [Хранение данных](#mergetree-data-storage).
- `index_granularity_bytes` — максимальный размер гранул данных в байтах. По умолчанию — 10Mb. Чтобы ограничить размер гранул только количеством строк, установите значение 0 (не рекомендовано). Смотрите [Хранение данных](#mergetree-data-storage).
- `min_index_granularity_bytes` — минимально допустимый размер гранул данных в байтах. Значение по умолчанию — 1024b. Для обеспечения защиты от случайного создания таблиц с очень низким значением `index_granularity_bytes`. Смотрите [Хранение данных](#mergetree-data-storage).
- `enable_mixed_granularity_parts` — включает или выключает переход к ограничению размера гранул с помощью настройки `index_granularity_bytes`. Настройка `index_granularity_bytes` улучшает производительность ClickHouse при выборке данных из таблиц с большими (десятки и сотни мегабайтов) строками. Если у вас есть таблицы с большими строками, можно включить эту настройку, чтобы повысить эффективность запросов `SELECT`.
2020-05-12 14:20:47 +00:00
- `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper` — Способ хранения заголовков кусков данных в ZooKeeper. Если `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1`, то ZooKeeper хранит меньше данных. Подробнее читайте в [описании настройки](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-use_minimalistic_part_header_in_zookeeper) в разделе "Конфигурационные параметры сервера".
- `min_merge_bytes_to_use_direct_io` — минимальный объём данных при слиянии, необходимый для прямого (небуферизованного) чтения/записи (direct I/O) на диск. При слиянии частей данных ClickHouse вычисляет общий объём хранения всех данных, подлежащих слиянию. Если общий объём хранения всех данных для чтения превышает `min_bytes_to_use_direct_io` байт, тогда ClickHouse использует флаг `O_DIRECT` при чтении данных с диска. Если `min_merge_bytes_to_use_direct_io = 0`, тогда прямой ввод-вывод отключен. Значение по умолчанию: `10 * 1024 * 1024 * 1024` байтов.
- <a name="mergetree_setting-merge_with_ttl_timeout"></a>`merge_with_ttl_timeout` — минимальное время в секундах перед повторным слиянием с TTL. По умолчанию — 86400 (1 день).
- `write_final_mark` — включает или отключает запись последней засечки индекса в конце куска данных, указывающей за последний байт. По умолчанию — 1. Не отключайте её.
- `merge_max_block_size` — максимальное количество строк в блоке для операций слияния. Значение по умолчанию: 8192.
- `storage_policy` — политика хранения данных. Смотрите [Хранение данных таблицы на нескольких блочных устройствах](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
- `min_bytes_for_wide_part`, `min_rows_for_wide_part` — минимальное количество байт/строк в куске данных для хранения в формате `Wide`. Можно задать одну или обе настройки или не задавать ни одной. Подробнее см. в разделе [Хранение данных](#mergetree-data-storage).
**Пример задания секций**
2018-08-21 07:54:37 +00:00
``` sql
2018-08-21 07:54:37 +00:00
ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
```
В примере мы устанавливаем партиционирование по месяцам.
Также мы задаем выражение для сэмплирования в виде хэша по идентификатору посетителя. Это позволяет псевдослучайным образом перемешать данные в таблице для каждого `CounterID` и `EventDate`. Если при выборке данных задать секцию [SAMPLE](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#select-sample-clause), то ClickHouse вернёт равномерно-псевдослучайную выборку данных для подмножества посетителей.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
`index_granularity` можно было не указывать, поскольку 8192 — это значение по умолчанию.
<details markdown="1">
<summary>Устаревший способ создания таблицы</summary>
2018-08-21 07:54:37 +00:00
!!! attention "Attention"
Не используйте этот способ в новых проектах и по возможности переведите старые проекты на способ, описанный выше.
``` 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 [=] MergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
2018-08-21 07:54:37 +00:00
```
**Параметры MergeTree()**
- `date-column` — имя столбца с типом [Date](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md). На основе этого столбца ClickHouse автоматически создаёт партиции по месяцам. Имена партиций имеют формат `"YYYYMM"`.
- `sampling_expression` — выражение для сэмплирования.
- `(primary, key)` — первичный ключ. Тип — [Tuple()](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)
- `index_granularity` — гранулярность индекса. Число строк данных между «засечками» индекса. Для большинства задач подходит значение 8192.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
**Пример**
``` sql
MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
```
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Движок `MergeTree` сконфигурирован таким же образом, как и в примере выше для основного способа конфигурирования движка.
</details>
2018-08-21 07:54:37 +00:00
## Хранение данных {#mergetree-data-storage}
2018-08-21 07:54:37 +00:00
2018-08-22 06:44:04 +00:00
Таблица состоит из *кусков* данных (data parts), отсортированных по первичному ключу.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
2018-08-22 06:44:04 +00:00
При вставке в таблицу создаются отдельные куски данных, каждый из которых лексикографически отсортирован по первичному ключу. Например, если первичный ключ — `(CounterID, Date)`, то данные в куске будут лежать в порядке `CounterID`, а для каждого `CounterID` в порядке `Date`.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Данные, относящиеся к разным партициям, разбиваются на разные куски. В фоновом режиме ClickHouse выполняет слияния (merge) кусков данных для более эффективного хранения. Куски, относящиеся к разным партициям не объединяются. Механизм слияния не гарантирует, что все строки с одинаковым первичным ключом окажутся в одном куске.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Куски данных могут храниться в формате `Wide` или `Compact`. В формате `Wide` каждый столбец хранится в отдельном файле, а в формате `Compact` все столбцы хранятся в одном файле. Формат `Compact` может быть полезен для повышения производительности при частом добавлении небольших объемов данных.
Формат хранения определяется настройками движка `min_bytes_for_wide_part` и `min_rows_for_wide_part`. Если число байт или строк в куске данных меньше значения, указанного в соответствующей настройке, тогда этот кусок данных хранится в формате `Compact`. В противном случае кусок данных хранится в формате `Wide`. Если ни одна из настроек не задана, куски данных хранятся в формате `Wide`.
Каждый кусок данных логически делится на гранулы. Гранула — это минимальный неделимый набор данных, который ClickHouse считывает при выборке данных. ClickHouse не разбивает строки и значения и гранула всегда содержит целое число строк. Первая строка гранулы помечается значением первичного ключа для этой строки (засечка). Для каждого куска данных ClickHouse создаёт файл с засечками (индексный файл). Для каждого столбца, независимо от того, входит он в первичный ключ или нет, ClickHouse также сохраняет эти же засечки. Засечки используются для поиска данных напрямую в файлах столбцов.
Размер гранул оганичен настройками движка `index_granularity` и `index_granularity_bytes`. Количество строк в грануле лежит в диапазоне `[1, index_granularity]`, в зависимости от размера строк. Размер гранулы может превышать `index_granularity_bytes` в том случае, когда размер единственной строки в грануле превышает значение настройки. В этом случае, размер гранулы равен размеру строки.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
## Первичные ключи и индексы в запросах {#primary-keys-and-indexes-in-queries}
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Рассмотрим первичный ключ — `(CounterID, Date)`. В этом случае сортировку и индекс можно проиллюстрировать следующим образом:
2018-08-21 07:54:37 +00:00
``` text
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Whole data: [-------------------------------------------------------------------------]
CounterID: [aaaaaaaaaaaaaaaaaabbbbcdeeeeeeeeeeeeefgggggggghhhhhhhhhiiiiiiiiikllllllll]
Date: [1111111222222233331233211111222222333211111112122222223111112223311122333]
Marks: | | | | | | | | | | |
a,1 a,2 a,3 b,3 e,2 e,3 g,1 h,2 i,1 i,3 l,3
Marks numbers: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
```
Если в запросе к данным указать:
- `CounterID IN ('a', 'h')`, то сервер читает данные в диапазонах засечек `[0, 3)` и `[6, 8)`.
- `CounterID IN ('a', 'h') AND Date = 3`, то сервер читает данные в диапазонах засечек `[1, 3)` и `[7, 8)`.
- `Date = 3`, то сервер читает данные в диапазоне засечек `[1, 10]`.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Примеры выше показывают, что использование индекса всегда эффективнее, чем full scan.
Разреженный индекс допускает чтение лишних строк. При чтении одного диапазона первичного ключа, может быть прочитано до `index_granularity * 2` лишних строк в каждом блоке данных.
2020-03-16 15:02:03 +00:00
Разреженный индекс почти всегда помещаеся в оперативную память и позволяет работать с очень большим количеством строк в таблицах.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
ClickHouse не требует уникального первичного ключа. Можно вставить много строк с одинаковым первичным ключом.
### Выбор первичного ключа {#vybor-pervichnogo-kliucha}
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Количество столбцов в первичном ключе не ограничено явным образом. В зависимости от структуры данных в первичный ключ можно включать больше или меньше столбцов. Это может:
- Увеличить эффективность индекса.
Пусть первичный ключ — `(a, b)`, тогда добавление ещё одного столбца `c` повысит эффективность, если выполнены условия:
- Есть запросы с условием на столбец `c`.
- Часто встречаются достаточно длинные (в несколько раз больше `index_granularity`) диапазоны данных с одинаковыми значениями `(a, b)`. Иначе говоря, когда добавление ещё одного столбца позволит пропускать достаточно длинные диапазоны данных.
- Улучшить сжатие данных.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
ClickHouse сортирует данные по первичному ключу, поэтому чем выше однородность, тем лучше сжатие.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
- Обеспечить дополнительную логику при слиянии кусков данных в движках [CollapsingMergeTree](collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree) и [SummingMergeTree](summingmergetree.md).
2018-08-21 07:54:37 +00:00
В этом случае имеет смысл указать отдельный *ключ сортировки*, отличающийся от первичного ключа.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Длинный первичный ключ будет негативно влиять на производительность вставки и потребление памяти, однако на производительность ClickHouse при запросах `SELECT` лишние столбцы в первичном ключе не влияют.
2020-10-13 17:23:29 +00:00
Вы можете создать таблицу без первичного ключа, используя синтаксис `ORDER BY tuple()`. В этом случае ClickHouse хранит данные в порядке вставки. Если вы хотите сохранить порядок данных при вставке данных с помощью запросов `INSERT ... SELECT`, установите [max_insert_threads = 1](../../../operations/settings/settings.md#settings-max-insert-threads).
Чтобы выбрать данные в первоначальном порядке, используйте
[однопоточные](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_threads) запросы `SELECT.
### Первичный ключ, отличный от ключа сортировки {#pervichnyi-kliuch-otlichnyi-ot-kliucha-sortirovki}
Существует возможность задать первичный ключ (выражение, значения которого будут записаны в индексный файл для
2019-03-21 10:53:46 +00:00
каждой засечки), отличный от ключа сортировки (выражение, по которому будут упорядочены строки в кусках
данных). Кортеж выражения первичного ключа при этом должен быть префиксом кортежа выражения ключа
сортировки.
Данная возможность особенно полезна при использовании движков [SummingMergeTree](summingmergetree.md)
и [AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md). В типичном сценарии использования этих движков таблица
содержит столбцы двух типов: *измерения* (dimensions) и *меры* (measures). Типичные запросы агрегируют
значения столбцов-мер с произвольной группировкой и фильтрацией по измерениям. Так как `SummingMergeTree`
и `AggregatingMergeTree` производят фоновую агрегацию строк с одинаковым значением ключа сортировки, приходится
добавлять в него все столбцы-измерения. В результате выражение ключа содержит большой список столбцов,
который приходится постоянно расширять при добавлении новых измерений.
В этом сценарии имеет смысл оставить в первичном ключе всего несколько столбцов, которые обеспечат эффективную фильтрацию по индексу, а остальные столбцы-измерения добавить в выражение ключа сортировки.
[ALTER ключа сортировки](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) — лёгкая операция, так как при одновременном добавлении нового столбца в таблицу и ключ сортировки не нужно изменять данные кусков (они остаются упорядоченными и по новому выражению ключа).
### Использование индексов и партиций в запросах {#ispolzovanie-indeksov-i-partitsii-v-zaprosakh}
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Для запросов `SELECT` ClickHouse анализирует возможность использования индекса. Индекс может использоваться, если в секции `WHERE/PREWHERE`, в качестве одного из элементов конъюнкции, или целиком, есть выражение, представляющее операции сравнения на равенства, неравенства, а также `IN` или `LIKE` с фиксированным префиксом, над столбцами или выражениями, входящими в первичный ключ или ключ партиционирования, либо над некоторыми частично монотонными функциями от этих столбцов, а также логические связки над такими выражениями.
2018-03-15 11:48:19 +00:00
Таким образом, обеспечивается возможность быстро выполнять запросы по одному или многим диапазонам первичного ключа. Например, в указанном примере будут быстро работать запросы для конкретного счётчика; для конкретного счётчика и диапазона дат; для конкретного счётчика и даты, для нескольких счётчиков и диапазона дат и т. п.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Рассмотрим движок сконфигурированный следующим образом:
``` sql
2018-08-21 07:54:37 +00:00
ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate) SETTINGS index_granularity=8192
```
В этом случае в запросах:
``` sql
SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND CounterID = 34
SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND (CounterID = 34 OR CounterID = 42)
SELECT count() FROM table WHERE ((EventDate >= toDate('2014-01-01') AND EventDate <= toDate('2014-01-31')) OR EventDate = toDate('2014-05-01')) AND CounterID IN (101500, 731962, 160656) AND (CounterID = 101500 OR EventDate != toDate('2014-05-01'))
```
2018-08-21 07:54:37 +00:00
ClickHouse будет использовать индекс по первичному ключу для отсечения не подходящих данных, а также ключ партиционирования по месяцам для отсечения партиций, которые находятся в не подходящих диапазонах дат.
Запросы выше показывают, что индекс используется даже для сложных выражений. Чтение из таблицы организовано так, что использование индекса не может быть медленнее, чем full scan.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
В примере ниже индекс не может использоваться.
``` sql
SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'
```
2020-10-13 17:23:29 +00:00
Чтобы проверить, сможет ли ClickHouse использовать индекс при выполнении запроса, используйте настройки [force_index_by_date](../../../operations/settings/settings.md#settings-force_index_by_date) и [force_primary_key](../../../operations/settings/settings.md#settings-force_primary_key).
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Ключ партиционирования по месяцам обеспечивает чтение только тех блоков данных, которые содержат даты из нужного диапазона. При этом блок данных может содержать данные за многие даты (до целого месяца). В пределах одного блока данные упорядочены по первичному ключу, который может не содержать дату в качестве первого столбца. В связи с этим, при использовании запроса с указанием условия только на дату, но не на префикс первичного ключа, будет читаться данных больше, чем за одну дату.
### Использование индекса для частично-монотонных первичных ключей {#ispolzovanie-indeksa-dlia-chastichno-monotonnykh-pervichnykh-kliuchei}
Рассмотрим, например, дни месяца. Они образуют последовательность [монотонную](https://ru.wikipedia.org/wiki/Монотонная_последовательность) в течение одного месяца, но не монотонную на более длительных периодах. Это частично-монотонная последовательность. Если пользователь создаёт таблицу с частично-монотонным первичным ключом, ClickHouse как обычно создаёт разреженный индекс. Когда пользователь выбирает данные из такого рода таблиц, ClickHouse анализирует условия запроса. Если пользователь хочет получить данные между двумя метками индекса, и обе эти метки находятся внутри одного месяца, ClickHouse может использовать индекс в данном конкретном случае, поскольку он может рассчитать расстояние между параметрами запроса и индексными метками.
ClickHouse не может использовать индекс, если значения первичного ключа в диапазоне параметров запроса не представляют собой монотонную последовательность. В этом случае ClickHouse использует метод полного сканирования.
ClickHouse использует эту логику не только для последовательностей дней месяца, но и для любого частично-монотонного первичного ключа.
2020-09-16 06:13:28 +00:00
### Индексы пропуска данных {#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes}
Объявление индексов при определении столбцов в запросе `CREATE`.
``` sql
INDEX index_name expr TYPE type(...) GRANULARITY granularity_value
```
2019-02-12 18:02:45 +00:00
2019-01-21 18:35:29 +00:00
Для таблиц семейства `*MergeTree` можно задать дополнительные индексы в секции столбцов.
2020-02-02 21:46:31 +00:00
Индексы агрегируют для заданного выражения некоторые данные, а потом при `SELECT` запросе используют для пропуска блоков данных (пропускаемый блок состоит из гранул данных в количестве равном гранулярности данного индекса), на которых секция `WHERE` не может быть выполнена, тем самым уменьшая объём данных читаемых с диска.
2019-01-21 18:35:29 +00:00
**Пример**
``` sql
2019-01-21 18:35:29 +00:00
CREATE TABLE table_name
(
u64 UInt64,
i32 Int32,
s String,
...
INDEX a (u64 * i32, s) TYPE minmax GRANULARITY 3,
INDEX b (u64 * length(s)) TYPE set(1000) GRANULARITY 4
2019-01-21 18:35:29 +00:00
) ENGINE = MergeTree()
...
```
2019-01-22 18:22:16 +00:00
Эти индексы смогут использоваться для оптимизации следующих запросов
``` sql
2019-01-21 18:35:29 +00:00
SELECT count() FROM table WHERE s < 'z'
SELECT count() FROM table WHERE u64 * i32 == 10 AND u64 * length(s) >= 1234
```
#### Доступные индексы {#dostupnye-indeksy}
2019-01-21 18:35:29 +00:00
- `minmax` — Хранит минимум и максимум выражения (если выражение - `tuple`, то для каждого элемента `tuple`), используя их для пропуска блоков аналогично первичному ключу.
- `set(max_rows)` — Хранит уникальные значения выражения на блоке в количестве не более `max_rows` (если `max_rows = 0`, то ограничений нет), используя их для пропуска блоков, оценивая выполнимость `WHERE` выражения на хранимых данных.
- `bloom_filter([false_positive])` — [фильтр Блума](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) для указанных стоблцов.
Необязательный параметр `false_positive` — это вероятность получения ложноположительного срабатывания. Возможные значения: (0, 1). Значение по умолчанию: 0.025.
Поддержанные типы данных: `Int*`, `UInt*`, `Float*`, `Enum`, `Date`, `DateTime`, `String`, `FixedString`.
2020-04-09 18:06:07 +00:00
Фильтром могут пользоваться функции: [equals](../../../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md), [notEquals](../../../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md), [in](../../../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md), [notIn](../../../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md).
2019-01-21 18:35:29 +00:00
**Примеры**
2019-01-29 18:22:12 +00:00
``` sql
2019-01-22 18:22:16 +00:00
INDEX b (u64 * length(str), i32 + f64 * 100, date, str) TYPE minmax GRANULARITY 4
2019-02-06 20:08:43 +00:00
INDEX b (u64 * length(str), i32 + f64 * 100, date, str) TYPE set(100) GRANULARITY 4
2019-01-21 18:35:29 +00:00
```
#### Поддержка для функций {#functions-support}
Условия в секции `WHERE` содержат вызовы функций, оперирующих со столбцами. Если столбец - часть индекса, ClickHouse пытается использовать индекс при выполнении функции. Для разных видов индексов, ClickHouse поддерживает различные наборы функций, которые могут использоваться индексами.
Индекс `set` используется со всеми функциями. Наборы функций для остальных индексов представлены в таблице ниже.
2020-10-13 17:23:29 +00:00
| Функция (оператор) / Индекс | primary key | minmax | ngrambf_v1 | tokenbf_v1 | bloom_filter |
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------|--------|-------------|-------------|---------------|
| [equals (=, ==)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-equals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [notEquals(!=, \<\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-notequals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [like](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-like) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ |
| [notLike](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-notlike) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ |
| [startsWith](../../../sql-reference/functions/string-functions.md#startswith) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ |
| [endsWith](../../../sql-reference/functions/string-functions.md#endswith) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✗ |
| [multiSearchAny](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-multisearchany) | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ |
| [in](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [notIn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [less (\<)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-less) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [greater (\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greater) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [lessOrEquals (\<=)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-lessorequals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [greaterOrEquals (\>=)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greaterorequals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [empty](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-empty) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [notEmpty](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-notempty) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| hasToken | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ |
Функции с постоянным агрументом, который меньше, чем размер ngram не могут использовать индекс `ngrambf_v1` для оптимизации запроса.
Фильтры Блума могут иметь ложнопозитивные срабатывания, следовательно индексы `ngrambf_v1`, `tokenbf_v1` и `bloom_filter` невозможно использовать для оптимизации запросов, в которых результат функции предполается false, например:
- Можно оптимизировать:
- `s LIKE '%test%'`
- `NOT s NOT LIKE '%test%'`
- `s = 1`
- `NOT s != 1`
- `startsWith(s, 'test')`
- Нельзя оптимизировать:
- `NOT s LIKE '%test%'`
- `s NOT LIKE '%test%'`
- `NOT s = 1`
- `s != 1`
- `NOT startsWith(s, 'test')`
## Конкурентный доступ к данным {#konkurentnyi-dostup-k-dannym}
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Для конкурентного доступа к таблице используется мультиверсионность. То есть, при одновременном чтении и обновлении таблицы, данные будут читаться из набора кусочков, актуального на момент запроса. Длинных блокировок нет. Вставки никак не мешают чтениям.
2018-08-21 07:54:37 +00:00
Чтения из таблицы автоматически распараллеливаются.
## TTL для столбцов и таблиц {#table_engine-mergetree-ttl}
Определяет время жизни значений, а также правила перемещения данных на другой диск или том.
Секция `TTL` может быть установлена как для всей таблицы, так и для каждого отдельного столбца. Правила `TTL` для таблицы позволяют указать целевые диски или тома для фонового перемещения на них частей данных.
Выражения должны возвращать тип [Date](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) или [DateTime](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
Для задания времени жизни столбца, например:
``` sql
TTL time_column
TTL time_column + interval
```
Чтобы задать `interval`, используйте операторы [интервала времени](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#operators-datetime).
``` sql
TTL date_time + INTERVAL 1 MONTH
TTL date_time + INTERVAL 15 HOUR
```
### TTL столбца {#mergetree-column-ttl}
Когда срок действия значений в столбце истечет, ClickHouse заменит их значениями по умолчанию для типа данных столбца. Если срок действия всех значений столбцов в части данных истек, ClickHouse удаляет столбец из куска данных в файловой системе.
Секцию `TTL` нельзя использовать для ключевых столбцов.
2019-09-06 15:16:14 +00:00
Примеры:
Создание таблицы с TTL
``` sql
CREATE TABLE example_table
2019-09-06 15:16:14 +00:00
(
d DateTime,
a Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
b Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
2019-09-06 15:16:14 +00:00
c String
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d;
```
2019-09-06 15:16:14 +00:00
Добавление TTL на колонку существующей таблицы
2019-09-06 15:16:14 +00:00
``` sql
2019-09-06 15:26:51 +00:00
ALTER TABLE example_table
2019-09-06 15:16:14 +00:00
MODIFY COLUMN
c String TTL d + INTERVAL 1 DAY;
```
2019-09-06 15:16:14 +00:00
Изменение TTL у колонки
``` sql
2019-09-06 15:26:51 +00:00
ALTER TABLE example_table
2019-09-06 15:16:14 +00:00
MODIFY COLUMN
c String TTL d + INTERVAL 1 MONTH;
2019-09-06 15:16:14 +00:00
```
### TTL таблицы {#mergetree-table-ttl}
Для таблицы можно задать одно выражение для устаревания данных, а также несколько выражений, по срабатывании которых данные переместятся на [некоторый диск или том](#table_engine-mergetree-multiple-volumes). Когда некоторые данные в таблице устаревают, ClickHouse удаляет все соответствующие строки.
``` sql
TTL expr [DELETE|TO DISK 'aaa'|TO VOLUME 'bbb'], ...
```
За каждым TTL выражением может следовать тип действия, которое выполняется после достижения времени, соответствующего результату TTL выражения:
- `DELETE` - удалить данные (действие по умолчанию);
- `TO DISK 'aaa'` - переместить данные на диск `aaa`;
- `TO VOLUME 'bbb'` - переместить данные на том `bbb`.
2019-09-06 15:16:14 +00:00
Примеры:
``` sql
CREATE TABLE example_table
2019-09-06 15:16:14 +00:00
(
d DateTime,
a Int
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d
TTL d + INTERVAL 1 MONTH [DELETE],
d + INTERVAL 1 WEEK TO VOLUME 'aaa',
d + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb';
```
2019-09-06 15:16:14 +00:00
Изменение TTL
2019-09-06 15:16:14 +00:00
``` sql
2019-09-06 15:26:51 +00:00
ALTER TABLE example_table
MODIFY TTL d + INTERVAL 1 DAY;
2019-09-06 15:16:14 +00:00
```
**Удаление данных**
Данные с истекшим TTL удаляются, когда ClickHouse мёржит куски данных.
DOCS-624: Fixing links to nowhere (#10675) * enbaskakova-DOCSUP-652 (#101) * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" Co-authored-by: elenbaskakova <elenbaskakova@yandex-team.ru> Co-authored-by: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Revert "enbaskakova-DOCSUP-652 (#101)" (#107) This reverts commit 639fee7610f28e421d14e535b7def3f466e7efca. * CLICKHOUSEDOCS-624: Fixed links. Was 60, became 13. * CLICKHOUSEDOCS-624: Finished fix links in Enlish version. * CLICKHOUSEDOCS-624: Fixed RU links Co-authored-by: elenaspb2019 <47083263+elenaspb2019@users.noreply.github.com> Co-authored-by: elenbaskakova <elenbaskakova@yandex-team.ru> Co-authored-by: Sergei Shtykov <bayonet@yandex-team.ru>
2020-05-06 06:13:29 +00:00
Когда ClickHouse видит, что некоторые данные устарели, он выполняет внеплановые мёржи. Для управление частотой подобных мёржей, можно задать настройку `merge_with_ttl_timeout`. Если её значение слишком низкое, придется выполнять много внеплановых мёржей, которые могут начать потреблять значительную долю ресурсов сервера.
Если вы выполните запрос `SELECT` между слияниями вы можете получить устаревшие данные. Чтобы избежать этого используйте запрос [OPTIMIZE](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#misc_operations-optimize) перед `SELECT`.
## Хранение данных таблицы на нескольких блочных устройствах {#table_engine-mergetree-multiple-volumes}
2019-09-12 17:31:19 +00:00
### Введение {#vvedenie}
Движки таблиц семейства `MergeTree` могут хранить данные на нескольких блочных устройствах. Это может оказаться полезным, например, при неявном разделении данных одной таблицы на «горячие» и «холодные». Наиболее свежая часть занимает малый объём и запрашивается регулярно, а большой хвост исторических данных запрашивается редко. При наличии в системе нескольких дисков, «горячая» часть данных может быть размещена на быстрых дисках (например, на NVMe SSD или в памяти), а холодная на более медленных (например, HDD).
2019-09-13 10:44:10 +00:00
Минимальной перемещаемой единицей для `MergeTree` является кусок данных (data part). Данные одного куска могут находится только на одном диске. Куски могут перемещаться между дисками в фоне, согласно пользовательским настройкам, а также с помощью запросов [ALTER](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_move-partition).
2019-09-12 17:31:19 +00:00
### Термины {#terminy}
2019-09-12 17:31:19 +00:00
- Диск — примонтированное в файловой системе блочное устройство.
- Диск по умолчанию — диск, на котором находится путь, указанный в конфигурационной настройке сервера [path](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-path).
- Том (Volume) — упорядоченный набор равноценных дисков (схоже с [JBOD](https://ru.wikipedia.org/wiki/JBOD))
- Политика хранения (StoragePolicy) — множество томов с правилами перемещения данных между ними.
2020-10-13 17:23:29 +00:00
У всех описанных сущностей при создании указываются имена, можно найти в системных таблицах [system.storage_policies](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#system_tables-storage_policies) и [system.disks](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#system_tables-disks). Имя политики хранения можно указать в настройке `storage_policy` движков таблиц семейства `MergeTree`.
2019-09-12 17:31:19 +00:00
DOCS-624: Fixing links to nowhere (#10675) * enbaskakova-DOCSUP-652 (#101) * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Update docs/en/sql_reference/aggregate_functions/combinators.md Co-Authored-By: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" * "docs(orNull&orDefault): Functions 'orNull&orDefault' have been edited" Co-authored-by: elenbaskakova <elenbaskakova@yandex-team.ru> Co-authored-by: BayoNet <da-daos@yandex.ru> * Revert "enbaskakova-DOCSUP-652 (#101)" (#107) This reverts commit 639fee7610f28e421d14e535b7def3f466e7efca. * CLICKHOUSEDOCS-624: Fixed links. Was 60, became 13. * CLICKHOUSEDOCS-624: Finished fix links in Enlish version. * CLICKHOUSEDOCS-624: Fixed RU links Co-authored-by: elenaspb2019 <47083263+elenaspb2019@users.noreply.github.com> Co-authored-by: elenbaskakova <elenbaskakova@yandex-team.ru> Co-authored-by: Sergei Shtykov <bayonet@yandex-team.ru>
2020-05-06 06:13:29 +00:00
### Конфигурация {#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure}
2019-09-12 17:31:19 +00:00
Диски, тома и политики хранения задаются внутри тега `<storage_configuration>` в основном файле `config.xml` или в отдельном файле в директории `config.d`.
Структура конфигурации:
2019-09-12 17:31:19 +00:00
``` xml
<storage_configuration>
<disks>
<disk_name_1> <!-- disk name -->
<path>/mnt/fast_ssd/clickhouse/</path>
</disk_name_1>
<disk_name_2>
<path>/mnt/hdd1/clickhouse/</path>
<keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
</disk_name_2>
<disk_name_3>
<path>/mnt/hdd2/clickhouse/</path>
<keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
</disk_name_3>
...
</disks>
2019-09-12 17:31:19 +00:00
...
</storage_configuration>
2019-09-12 17:31:19 +00:00
```
2019-09-13 13:15:19 +00:00
Теги:
2019-09-13 13:15:19 +00:00
- `<disk_name_N>` — имя диска. Имена должны быть разными для всех дисков.
- `path` — путь по которому будут храниться данные сервера (каталоги `data` и `shadow`), должен быть терминирован `/`.
- `keep_free_space_bytes` — размер зарезервированного свободного места на диске.
2019-09-12 17:31:19 +00:00
Порядок задания дисков не имеет значения.
Общий вид конфигурации политик хранения:
``` xml
<storage_configuration>
...
<policies>
<policy_name_1>
<volumes>
<volume_name_1>
<disk>disk_name_from_disks_configuration</disk>
<max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
</volume_name_1>
<volume_name_2>
<!-- configuration -->
</volume_name_2>
<!-- more volumes -->
</volumes>
<move_factor>0.2</move_factor>
</policy_name_1>
<policy_name_2>
<!-- configuration -->
</policy_name_2>
<!-- more policies -->
</policies>
...
</storage_configuration>
```
Тэги:
- `policy_name_N` — название политики. Названия политик должны быть уникальны.
- `volume_name_N` — название тома. Названия томов должны быть уникальны.
- `disk` — диск, находящийся внутри тома.
- `max_data_part_size_bytes` — максимальный размер куска данных, который может находится на любом из дисков этого тома.
- `move_factor` — доля доступного свободного места на томе, если места становится меньше, то данные начнут перемещение на следующий том, если он есть (по умолчанию 0.1).
Примеры конфигураций:
2019-09-12 17:31:19 +00:00
``` xml
<storage_configuration>
...
<policies>
<hdd_in_order> <!-- policy name -->
<volumes>
<single> <!-- volume name -->
<disk>disk1</disk>
<disk>disk2</disk>
</single>
</volumes>
</hdd_in_order>
<moving_from_ssd_to_hdd>
<volumes>
<hot>
<disk>fast_ssd</disk>
<max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
</hot>
<cold>
<disk>disk1</disk>
</cold>
</volumes>
<move_factor>0.2</move_factor>
</moving_from_ssd_to_hdd>
</policies>
...
</storage_configuration>
2019-09-12 17:31:19 +00:00
```
В приведенном примере, политика `hdd_in_order` реализует прицип [round-robin](https://ru.wikipedia.org/wiki/Round-robin_(%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC)). Так как в политике есть всего один том (`single`), то все записи производятся на его диски по круговому циклу. Такая политика может быть полезна при наличии в системе нескольких похожих дисков, но при этом не сконфигурирован RAID. Учтите, что каждый отдельный диск ненадёжен и чтобы не потерять важные данные это необходимо скомпенсировать за счет хранения данных в трёх копиях.
2019-09-12 17:31:19 +00:00
Если система содержит диски различных типов, то может пригодиться политика `moving_from_ssd_to_hdd`. В томе `hot` находится один SSD-диск (`fast_ssd`), а также задается ограничение на максимальный размер куска, который может храниться на этом томе (1GB). Все куски такой таблицы больше 1GB будут записываться сразу на том `cold`, в котором содержится один HDD-диск `disk1`. Также, при заполнении диска `fast_ssd` более чем на 80% данные будут переносится на диск `disk1` фоновым процессом.
2019-09-13 13:15:19 +00:00
2019-09-13 10:44:10 +00:00
Порядок томов в политиках хранения важен, при достижении условий на переполнение тома данные переносятся на следующий. Порядок дисков в томах так же важен, данные пишутся по очереди на каждый из них.
2019-09-12 17:31:19 +00:00
После задания конфигурации политик хранения их можно использовать, как настройку при создании таблиц:
2019-09-12 17:31:19 +00:00
``` sql
2019-09-12 17:31:19 +00:00
CREATE TABLE table_with_non_default_policy (
EventDate Date,
OrderID UInt64,
BannerID UInt64,
SearchPhrase String
) ENGINE = MergeTree
2019-09-12 17:31:19 +00:00
ORDER BY (OrderID, BannerID)
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
2019-09-12 17:31:19 +00:00
```
2019-09-13 13:15:19 +00:00
По умолчанию используется политика хранения `default` в которой есть один том и один диск, указанный в `<path>`. В данный момент менять политику хранения после создания таблицы нельзя.
2019-09-12 17:31:19 +00:00
Количество потоков для фоновых перемещений кусков между дисками можно изменить с помощью настройки [background_move_pool_size](../../../operations/settings/settings.md#background_move_pool_size)
### Особенности работы {#osobennosti-raboty}
2019-09-12 17:31:19 +00:00
В таблицах `MergeTree` данные попадают на диск несколькими способами:
2019-09-13 13:15:19 +00:00
- В результате вставки (запрос `INSERT`).
- В фоновых операциях слияний и [мутаций](../../../sql-reference/statements/alter/index.md#mutations).
- При скачивании данных с другой реплики.
- В результате заморозки партиций [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_freeze-partition).
2019-09-13 10:44:10 +00:00
Во всех случаях, кроме мутаций и заморозки партиций, при записи куска выбирается том и диск в соответствии с указанной конфигурацией хранилища:
1. Выбирается первый по порядку том, на котором есть свободное место для записи куска (`unreserved_space > current_part_size`) и который позволяет записывать куски требуемого размера `max_data_part_size_bytes > current_part_size`.
2. Внутри тома выбирается следующий диск после того, на который была предыдущая запись и на котором свободного места больше чем размер куска (`unreserved_space - keep_free_space_bytes > current_part_size`)
2019-09-13 10:44:10 +00:00
Мутации и запросы заморозки партиций в реализации используют [жесткие ссылки](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%96%D1%91%D1%81%D1%82%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%81%D1%8B%D0%BB%D0%BA%D0%B0). Жесткие ссылки между различными дисками не поддерживаются, поэтому в случае таких операций куски размещаются на тех же дисках, что и исходные.
2020-10-13 17:23:29 +00:00
В фоне куски перемещаются между томами на основе информации о занятом месте (настройка `move_factor`) по порядку, в котором указаны тома в конфигурации. Данные никогда не перемещаются с последнего тома и на первый том. Следить за фоновыми перемещениями можно с помощью системных таблиц [system.part_log](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#system_tables-part-log) (поле `type = MOVE_PART`) и [system.parts](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#system_tables-parts) (поля `path` и `disk`). Также подробная информация о перемещениях доступна в логах сервера.
С помощью запроса [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_move-partition) пользователь может принудительно перенести кусок или партицию с одного раздела на другой. При этом учитываются все ограничения, указанные для фоновых операций. Запрос самостоятельно инициирует процесс перемещения не дожидаясь фоновых операций. В случае недостатка места или неудовлетворения ограничениям пользователь получит сообщение об ошибке.
2019-09-13 10:44:10 +00:00
Перемещения данных не взаимодействуют с репликацией данных, поэтому на разных репликах одной и той же таблицы могут быть указаны разные политики хранения.
После выполнения фоновых слияний или мутаций старые куски не удаляются сразу, а через некоторое время (табличная настройка `old_parts_lifetime`). Также они не перемещаются на другие тома или диски, поэтому до момента удаления они продолжают учитываться при подсчёте занятого дискового пространства.
2020-01-30 10:34:55 +00:00
[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/operations/table_engines/mergetree/) <!--hide-->