基础概念回顾

前面几节我们分别详细分析了分区，索引，数据存储相关原理，这些组件配合在一起给Clickhouse数据库带来非常高效的查询性能。前面的文章也单独介绍了这几个组件。接下来，就分别从写入过程、查询过程，以及数据标记与压缩数据块的三种对应关系的角度展开介绍，我们首先回顾一下这些概念:

1. 分区: 在MergeTree中，数据是以分区目录的形式进行组织的，每个分区独立分开存储，借助这种形式，数据查询时可以有效跳过无用的数据文件，只使用最小的分区目录子集；
2. 一级索引使用二进制格式存储，用于存储稀疏索引，一张 MergeTree 表只能通过 ORDER BY 或 PRIMARY KEY声明一次一级索引。借助稀疏索引，在查询数据时能够排除主键条件范围之外的数据文件，从而有效减少数据扫描范围，加速查询速度；
3. 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；
4. 数据bin文件是由1至多个压缩数据块组成的，每个压缩块大小在64KB～1MB之间，多个压缩数据块之间，按照写入顺序首尾相接，紧密地排列在一起；
5. 数据标记使用二进制格式存储，标记文件中保存了 data.bin 文件中数据的偏移量信息，并且标记文件与稀疏索引对齐，因此 MergeTree 通过标记文件建立了稀疏索引（primary.idx）与数据文件（data.bin）之间的映射关系。而在读取数据的时候，首先会通过稀疏索引（primary.idx）找到对应数据的偏移量信息（data.mrk），因为两者是对齐的，然后再根据偏移量信息直接从 data.bin 文件中读取数据。

写入&查询流程分析

写入流程

1. 数据写入的第一步是生成分区目录，伴随着每一批数据的写入，都会生成一个新的分区目录，在后续的某一时刻，属于相同分区的分区目录会被合并到一起；
2. 按照index_granularity索引粒度，会分别生成 primary.idx 一级索引（如果声明了二级索引，还会创建二级索引文件）；
3. 按照index_granularity索引粒度，生成每一个列字段的压缩数据文件（.bin）和数据标记文件（.mrk），如果数据量不大，则是 data.bin 和 data.mrk 文件。

下图所示是一张MergeTree表在写入数据时，它的分区目录、索引、标记和压缩数据的生成过程。

从分区目录 202006_1_34_3 能够得知，该分区数据总共分 34 批写入，期间发生过 3 次合并。在数据写入的过程中，依据 index_granularity 的粒度，依次为每个区间的数据生成索引、标记和压缩数据块。其中索引和标记区间是对齐的，而标记与压缩块则是根据区间大小的不同，会生成多对一、一对一、一对多的关系。

查询流程

数据查询的本质，可以看作一个不断减小数据范围的过程。在最理想的情况下，MergeTree 首先可以依次借助分区索引、一级索引和二级索引，将数据 扫描范围缩至最小。然后再借助数据标记，将需要解压与计算的数据范围缩至最小。

如果一条查询语句没有指定任何 WHERE 条件，或者指定了 WHERE 条件、但是没有匹配到任何的索引（分区索引、一级索引、二级索引），那么 MergeTree 就不能预先减少数据范围。在后续进行数据查询时，它会扫描所有分区目录，以及目录内索引段的最大区间。不过虽然不能减少数据范围，但 MergeTree 仍然能够借助数据标记，以多线程的形式同时读取多个压缩数据块，以提升性能。

参考

1. https://www.cnblogs.com/traditional/p/15218743.html
2. https://mp.weixin.qq.com/s/VTTYMdY5A2SZNQdkZoXuhw
3. Clickhouse原理解析与应用实践 朱凯