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1. 生成查询条件区间 查询时首先将查询条件转换为条件区间即便是单个值的查询条件也会转换成区间的形式例如 WHERE IDA003[A003,A003]WHERE IDA000[A000,inf]WHERE IDA188(-inf,A188]WHERE ID like A006%(A006,A007]
2. 递归交集判断 以递归的方式依次对MarkRange的数值区间与条件区间做交集判断从最大的区间[A000,inf)开: 如果不存在交集则直接忽略掉整段MarkRange如果存在交集且MarkRange步长大于8(end-start),则将此区间进一步拆分成8个区间由merge_tree_coarse_index_granularity指定默认值为8并重复此规则继续做递归交集判断。如果存在交集且MarkRange不可再分解步长小于8则记录MarkRange并返回。
3. 合并MarkRange区间 将最终匹配的MarkRange聚在一起合并他们的范围。 当查询条件WHERE ID A003的时候最终读取[A000,A003)和[A003,A006]两个区间的数据即可他们对应的MarkRange(start:0,end:2)范围而无其他无用的区间都被裁剪过滤掉因为MarkRange转换的数值区间是闭区间所以会额外匹配到临近的一个区间完整的逻辑图如下图所示 2. 二级索引跳数索引 除了一级索引之外MergeTree同样支持二级索引二级索引又称为跳数索引由数据的聚合信息构建而成根据索引类型的不同其聚合信息的内容也不同跳数索引的目的与一级索引一样也是帮助查询时减少数据扫描的范围。 跳数索引需要在Create语句内定义完整语法如下 INDEX index_name expr TYPE index_type(…) GRANULARITY granularity 对以上参数的解释如下 index_name:定义的二级索引名称index_type:跳数索引类型最常用就是minmax索引类型。minmax索引记录了一段数据内的最小和最大极值其索引的作用类似分区目录能够快速跳过无用的数据区间。granularity:定义聚合信息汇总的粒度。 与一级索引一样如果在建表语句中声明了跳数索引则会在路径“/var/lib/clickhouse/data/DATABASE/TABLE/PARTITION/”目录下生成索引与标记文件skp_idx.idx与skp_idx.mrk。 在接触跳数索引时很容易将index_granularity与granularity概念混淆对于跳数索引而言index_granularity定义了数据的粒度而granularity定义了聚合信息汇总的粒度也就是说granularity定义了一行跳数索引能够跳过多少个index_granularity区间的数据。 minmax跳数索引的生成规则 minmax跳数索引聚合信息是在一个index_granularity区间内数据的最小和最大极值。首先数据按照index_granularity粒度间隔将数据划分成n段总共有[0~n-1]个区间ntotal_rows/index_granularity向上取整接着根据跳数索引从0区间开始依次按index_granularity粒度从数据中获取聚合信息每次向前移动1步聚合信息逐步累加最后当移动granularity次区间时则汇总并生成一行跳数索引数据。 以下图为例假设index_granularity8192且granularity3,则数据会按照index_granularity划分成n等份MergeTree从第0段分区开始依次获取聚合信息当获取到第3个分区时granularity3则汇总并生成第一行minmax索引前3段minmax极值汇总后取值为[1,9]。 minmax跳数索引案例 #删除表 t_mtnode1 :) drop table t_mt;#重新创建t_mt表包含二级索引node1 :)CREATE TABLE t_mt(id UInt8,name String,age UInt8,birthday Date,location String,INDEX a id TYPE minmax GRANULARITY 5)ENGINE MergeTreePARTITION BY toYYYYMM(birthday)ORDER BY (id, age)PRIMARY KEY id#插入数据insert into t_mt values (1,张三,18,2021-06-01,上海), (2,李四,19,2021-02-10,北京), (3,王五,12,2021-06-01,天津), (1,马六,10,2021-06-18,上海), (5,田七,22,2021-02-09,广州);#查看数据分区路径 如需博文中的资料请私信博主。