# MergeTree {#table_engines-mergetree} Движок `MergeTree`, а также другие движки этого семейства (`*MergeTree`) — это наиболее функциональные движки таблиц ClickHousе. 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. Основные возможности: - Хранит данные, отсортированные по первичному ключу. Это позволяет создавать разреженный индекс небольшого объёма, который позволяет быстрее находить данные. - 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. - Поддерживает репликацию данных. Для этого используется семейство таблиц `ReplicatedMergeTree`. Подробнее читайте в разделе [Репликация данных](replication.md). - Поддерживает сэмплирование данных. При необходимости можно задать способ сэмплирования данных в таблице. !!! info Движок [Merge](merge.md) 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], ... INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1, INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2 ) ENGINE = MergeTree() [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [PRIMARY KEY expr] [SAMPLE BY expr] [TTL expr] [SETTINGS name=value, ...] ``` Описание параметров запроса смотрите в [описании запроса](../../query_language/create.md). ### Секции запроса - `ENGINE` — имя и параметры движка. `ENGINE = MergeTree()`. `MergeTree` не имеет параметров. - `PARTITION BY` — [ключ партиционирования](custom_partitioning_key.md). Для партиционирования по месяцам используйте выражение `toYYYYMM(date_column)`, где `date_column` — столбец с датой типа [Date](../../data_types/date.md). В этом случае имена партиций имеют формат `"YYYYMM"`. - `ORDER BY` — ключ сортировки. Кортеж столбцов или произвольных выражений. Пример: `ORDER BY (CounterID, EventDate)`. - `PRIMARY KEY` — первичный ключ, если он [отличается от ключа сортировки](mergetree.md). 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. Если используется выражение для сэмплирования, то первичный ключ должен содержать его. Пример: `SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`. - `TTL` — выражение, определяющее длительность хранения строк. Должно зависеть от столбца `Date` или `DateTime` и возвращать столбец `Date` или `DateTime`. Пример:`TTL date + INTERVAL 1 DAY` Дополнительные сведения смотрите в разделе [TTL для столбцов и таблиц](mergetree.md) - `SETTINGS` — дополнительные параметры, регулирующие поведение `MergeTree`: - `index_granularity` — гранулярность индекса. Число строк данных между «засечками» индекса. По умолчанию — 8192. Список всех доступных параметров можно посмотреть в [MergeTreeSettings.h](https://github.com/yandex/ClickHouse/blob/master/dbms/src/Storages/MergeTree/MergeTreeSettings.h). - `min_merge_bytes_to_use_direct_io` — минимальный объем данных, необходимый для прямого (небуферизованного) чтения/записи (direct I/O) на диск. При слиянии частей данных ClickHouse вычисляет общий объем хранения всех данных, подлежащих слиянию. Если общий объем 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` байт. - `merge_with_ttl_timeout` - Минимальное время в секундах для повторного выполнения слияний с TTL. По умолчанию - 86400 (1 день). **Пример задания секций** ```sql 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](../../query_language/select.md#select-sample-clause), то ClickHouse вернёт равномерно-псевдослучайную выборку данных для подмножества посетителей. `index_granularity` можно было не указывать, поскольку 8192 — это значение по умолчанию.
Устаревший способ создания таблицы !!! 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) ``` **Параметры MergeTree()** - `date-column` — имя столбца с типом [Date](../../data_types/date.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()](../../data_types/tuple.md) - `index_granularity` — гранулярность индекса. Число строк данных между «засечками» индекса. Для большинства задач подходит значение 8192. **Пример** ``` MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192) ``` Движок `MergeTree` сконфигурирован таким же образом, как и в примере выше для основного способа конфигурирования движка.
## Хранение данных Таблица состоит из *кусков* данных (data parts), отсортированных по первичному ключу. 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`. 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. Для каждого куска данных ClickHouse создаёт индексный файл, который содержит значение первичного ключа для каждой индексной строки («засечка»). Номера строк индекса определяются как `n * index_granularity`. Максимальное значение `n` равно целой части деления общего числа строк на `index_granularity`. Для каждого столбца "засечки" также записываются для тех же строк индекса, что и первичный ключ. Эти "засечки" позволяют находить данные непосредственно в столбцах. Вы можете использовать одну большую таблицу, постоянно добавляя в неё данные пачками, именно для этого предназначен движок `MergeTree`. ## Первичные ключи и индексы в запросах {#primary-keys-and-indexes-in-queries} Рассмотрим первичный ключ — `(CounterID, Date)`. В этом случае сортировку и индекс можно проиллюстрировать следующим образом: ``` 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]`. 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. В большинстве случаев ClickHouse не теряет производительности при `index_granularity = 8192`. Разреженность индекса позволяет работать даже с очень большим количеством строк в таблицах, поскольку такой индекс всегда помещается в оперативную память компьютера. ClickHouse не требует уникального первичного ключа. Можно вставить много строк с одинаковым первичным ключом. ### Выбор первичного ключа 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. ClickHouse сортирует данные по первичному ключу, поэтому чем выше однородность, тем лучше сжатие. - Обеспечить дополнительную логику при слиянии кусков данных в движках [CollapsingMergeTree](collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree) и [SummingMergeTree](summingmergetree.md). В этом случае имеет смысл указать отдельный *ключ сортировки*, отличающийся от первичного ключа. 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. ### Первичный ключ, отличный от ключа сортировки Существует возможность задать первичный ключ (выражение, значения которого будут записаны в индексный файл для 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](../../query_language/alter.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 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. 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. Рассмотрим движок сконфигурированный следующим образом: ``` 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')) ``` 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. В примере ниже 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](../settings/settings.md#settings-force_index_by_date) и [force_primary_key](../settings/settings.md#settings-force_primary_key). 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 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. ### Дополнительные индексы (Экспериментальная функциональность) Для использования требуется установить настройку `allow_experimental_data_skipping_indices` в 1. (запустить `SET allow_experimental_data_skipping_indices = 1`). Объявление индексов при определении столбцов в запросе `CREATE`. ```sql INDEX index_name expr TYPE type(...) GRANULARITY granularity_value ``` Для таблиц семейства `*MergeTree` можно задать дополнительные индексы в секции столбцов. 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 объем данных читаемых с диска. **Пример** ```sql 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 ) ENGINE = MergeTree() ... ``` Эти индексы смогут использоваться для оптимизации следующих запросов ```sql SELECT count() FROM table WHERE s < 'z' SELECT count() FROM table WHERE u64 * i32 == 10 AND u64 * length(s) >= 1234 ``` #### Доступные индексы * `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. **Примеры** ```sql INDEX b (u64 * length(str), i32 + f64 * 100, date, str) TYPE minmax GRANULARITY 4 INDEX b (u64 * length(str), i32 + f64 * 100, date, str) TYPE set(100) GRANULARITY 4 ``` ## Конкурентный доступ к данным 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. Чтения из таблицы автоматически распараллеливаются. ## TTL для столбцов и таблиц {#table_engine-mergetree-ttl} Определяет время жизни значений. Секция `TTL` может быть установлена как для всей таблицы, так и для каждого отдельного столбца. Если установлены оба `TTL`, то ClickHouse использует тот, что истекает раньше. Таблица должна иметь столбец типа [Date](../../data_types/date.md) или [DateTime](../../data_types/datetime.md). Для установки времени жизни данных, следует использовать операцию со столбцом с временем, например: ``` TTL time_column TTL time_column + interval ``` Чтобы задать `interval`, используйте операторы [интервала времени](../../query_language/operators.md#operators-datetime). ``` TTL date_time + INTERVAL 1 MONTH TTL date_time + INTERVAL 15 HOUR ``` **TTL столбца** 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. **TTL таблицы** Когда некоторые данные в таблице устаревают, ClickHouse удаляет все соответствующие строки. **Удаление данных** Данные с истекшим TTL удаляются, когда ClickHouse мёржит куски данных. Когда ClickHouse видит, что некоторые данные устарели, он выполняет внеплановые мёржи. Для управление частотой подобных мёржей, можно задать настройку [merge_with_ttl_timeout](#mergetree_setting-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](../../query_language/misc.md#misc_operations-optimize) перед `SELECT`. [Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/operations/table_engines/mergetree/)