diff --git a/docs/ru/table_engines/mergetree.md b/docs/ru/table_engines/mergetree.md index 4da83967e26..714d368909d 100644 --- a/docs/ru/table_engines/mergetree.md +++ b/docs/ru/table_engines/mergetree.md @@ -2,45 +2,45 @@ # MergeTree -Движок MergeTree поддерживает индекс по первичному ключу и по дате, и обеспечивает возможность обновления данных в реальном времени. +Движок MergeTree поддерживает индекс по первичному ключу и по дате и обеспечивает возможность обновления данных в реальном времени. Это наиболее продвинутый движок таблиц в ClickHouse. Не путайте с движком Merge. -Движок принимает параметры: имя столбца типа Date, содержащего дату; выражение для семплирования (не обязательно); кортеж, определяющий первичный ключ таблицы; гранулированность индекса. Пример: +Движок принимает параметры: имя столбца типа Date, содержащего дату; выражение для семплирования (не обязательно); кортеж, определяющий первичный ключ таблицы; гранулированность индекса. -Пример без поддержки сэмплирования: +Пример без поддержки сэмплирования. ```text MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192) ``` -Пример с поддержкой сэмплирования: +Пример с поддержкой сэмплирования. ```text MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192) ``` -В таблице типа MergeTree обязательно должен быть отдельный столбец, содержащий дату. В этом примере, это - столбец EventDate. Тип столбца с датой - обязательно Date (а не DateTime). +В таблице типа MergeTree обязательно должен быть отдельный столбец, содержащий дату, здесь это столбец EventDate. Тип столбца с датой — обязательно Date (а не DateTime). Первичным ключом может быть кортеж из произвольных выражений (обычно это просто кортеж столбцов) или одно выражение. -Выражение для сэмплирования (использовать не обязательно) - произвольное выражение. Оно должно также присутствовать в первичном ключе. В примере используется хэширование по идентификатору посетителя, чтобы псевдослучайно перемешать данные в таблице для каждого CounterID и EventDate. То есть, при использовании секции SAMPLE в запросе, вы получите равномерно-псевдослучайную выборку данных для подмножества посетителей. +Выражение для сэмплирования (использовать не обязательно) — произвольное выражение. Оно должно также присутствовать в первичном ключе. В примере используется хэширование по идентификатору посетителя, чтобы псевдослучайно перемешать данные в таблице для каждого CounterID и EventDate. То есть, при использовании секции SAMPLE в запросе вы получите равномерно-псевдослучайную выборку данных для подмножества посетителей. -Таблица реализована, как набор кусочков. Каждый кусочек сортирован по первичному ключу. Также, для каждого кусочка прописана минимальная и максимальная дата. При вставке в таблицу, создаётся новый сортированный кусочек. В фоне, периодически инициируется процесс слияния. При слиянии, выбирается несколько кусочков, обычно наименьших, и сливаются в один большой сортированный кусочек. +Таблица реализована как набор кусочков. Каждый кусочек сортирован по первичному ключу. Также для каждого кусочка прописана минимальная и максимальная дата. При вставке в таблицу создаётся новый сортированный кусочек. В фоне периодически инициируется процесс слияния. При слиянии выбирается несколько кусочков, обычно наименьших, и сливаются в один большой сортированный кусочек. То есть, при вставке в таблицу производится инкрементальная сортировка. Слияние реализовано таким образом, что таблица постоянно состоит из небольшого количества сортированных кусочков, а также само слияние делает не слишком много работы. -При вставке, данные относящиеся к разным месяцам, разбиваются на разные кусочки. Кусочки, соответствующие разным месяцам, никогда не объединяются. Это сделано, чтобы обеспечить локальность модификаций данных (для упрощения бэкапов). +При вставке данные, относящиеся к разным месяцам, разбиваются на разные кусочки. Кусочки, соответствующие разным месяцам, никогда не объединяются. Это сделано, чтобы обеспечить локальность модификаций данных (для упрощения бэкапов). -Кусочки объединяются до некоторого предельного размера - чтобы не было слишком длительных слияний. +Кусочки объединяются до некоторого предельного размера, чтобы не было слишком длительных слияний. -Для каждого кусочка также пишется индексный файл. Индексный файл содержит значение первичного ключа для каждой index_granularity строки таблицы. То есть, это - разреженный индекс сортированных данных. +Для каждого кусочка также пишется индексный файл. Индексный файл содержит значение первичного ключа для каждой index_granularity строки таблицы. То есть, это разреженный индекс сортированных данных. -Для столбцов также пишутся "засечки" каждую index_granularity строку, чтобы данные можно было читать в определённом диапазоне. +Для столбцов также пишутся «засечки» каждую index_granularity строку, чтобы данные можно было читать в определённом диапазоне. При чтении из таблицы, запрос SELECT анализируется на предмет того, можно ли использовать индексы. 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 над столбцами, входящими в первичный ключ / дату, а также логические связки над ними. -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. +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. ```sql SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND CounterID = 34 @@ -50,22 +50,22 @@ SELECT count() FROM table WHERE ((EventDate >= toDate('2014-01-01') AND EventDat Во всех этих случаях будет использоваться индекс по дате и по первичному ключу. Видно, что индекс используется даже для достаточно сложных выражений. Чтение из таблицы организовано так, что использование индекса не может быть медленнее full scan-а. -В этом примере, индекс не может использоваться: +В этом примере индекс не может использоваться. ```sql SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%' ``` -Чтобы проверить сможет ли ClickHouse использовать индекс при выполнении запроса, используйте настройки [force_index_by_date](../operations/settings/settings.md#settings-settings-force_index_by_date) и [force_primary_key](../operations/settings/settings.md#settings-settings-force_primary_key). +Чтобы проверить, сможет ли ClickHouse использовать индекс при выполнении запроса, используйте настройки [force_index_by_date](../operations/settings/settings.md#settings-settings-force_index_by_date) и [force_primary_key](../operations/settings/settings.md#settings-settings-force_primary_key). -Индекс по дате обеспечивает чтение только кусков, содержащих даты из нужного диапазона. При этом, кусок данных может содержать данные за многие даты (до целого месяца), а в пределах одного куска, данные лежат упорядоченными 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. +Индекс по дате обеспечивает чтение только кусков, содержащих даты из нужного диапазона. При этом кусок данных может содержать данные за многие даты (до целого месяца), а в пределах одного куска данные лежат упорядоченными 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. -Для конкуррентного доступа к таблице, используется мульти-версионность. 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. +Для конкуррентного 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. Чтения из таблицы автоматически распараллеливаются. Поддерживается запрос `OPTIMIZE`, который вызывает один внеочередной шаг слияния. -Вы можете использовать одну большую таблицу, постоянно добавляя в неё данные небольшими пачками - именно для этого предназначен движок MergeTree. +Вы можете использовать одну большую таблицу, постоянно добавляя в неё данные небольшими пачками, именно для этого предназначен движок MergeTree. -Для всех типов таблиц семейства MergeTree возможна репликация данных - смотрите раздел "Репликация данных". +Для всех типов таблиц семейства MergeTree возможна репликация данных — смотрите раздел «Репликация данных».