ClickHouse/docs/ru/table_engines/mergetree.rst

.. _table_engines-mergetree:

MergeTree
---------

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:

Пример без поддержки сэмплирования:

.. code-block:: text

  MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192)

Пример с поддержкой сэмплирования:

.. code-block:: 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).

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.

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).

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 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.

.. code-block:: 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'))

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:

.. code-block:: sql

  SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'

Чтобы проверить сможет ли ClickHouse использовать индекс при выполнении запроса, используйте настройки :ref:`settings-settings-force_index_by_date` и :ref:`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.



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.

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.

Для всех типов таблиц семейства MergeTree возможна репликация данных - смотрите раздел "Репликация данных".