07_clickhouse、自定义分区及底层存储合并机制、自定义分区键、分区目录的命名规则、分区目录的合并过程、分区目录的合并过程、分区表达式指定、分区案例

4.自定义分区及底层存储合并机制
4.1.自定义分区键
4.2.分区目录的命名规则
4.3.分区目录的合并过程
4.4.分区目录的合并过程
4.5.分区表达式指定
4.6.分区案例

4.自定义分区及底层存储合并机制

4.1.自定义分区键

1.分区是在建表时使用PARTITION BY expr子句指定。
2.分区键可以是表列中的任何表达式。
例如，按月指定分区：PARTITION BY toYYYYMM(date_column)。
使用元组指定分区：PARTITION BY (toMonday(StartDate),EventType)
3.在将新数据插入表中时，每个分区的数据存储为单独的数据片段（每个数据片段的数据是按主键排序的），在插入后的10-15分钟内，同一个分区的数据片段将合并为一个整体的数据片段。

4.2.分区目录的命名规则

根据分区表达式的数据类型，分区的命名规则是存在差异的。
1.不指定分区：分区名称为all
2.数值数据类型：分区名称为数值。
3.日期数据类型：将日期转换为数字作为分区名称。
4.字符串数据类型：将日期转换为hash作为分区名称。

系统表：

xxxxx :) SELECT partition,name,table,active FROM system.parts WHERE table like '%demo%';SELECT partition,name,table,active
FROM system.parts
WHERE table LIKE '%demo%'┌─partition─┬─name─────────┬─table─────────────┬─active─┐
│ 201403    │ 201403_1_1_0 │ TabSeparated_demo │      1 │
└───────────┴──────────────┴───────────────────┴────────┘1 rows in set. Elapsed: 0.009 sec. xxxxx :)

4.3.分区目录的合并过程

在将新数据插入表中时，每个分区的数据按照目录存储为单独的数据片段，目录名为数据片段名称，这个和System.parts表的name字段一致。

在插入后的10-15分钟内，同一个分区的数据片段将合并为一个整体的数据片段。

数据片段名称包含了4部分的信息，下面以数据片段20200421_1_2_1为例进行拆解：

20200421是分区名称。
1是数据块的最小编号。
2 是数据块的最大编号。
1 是块级别，即该块在MergeTree中的深度。

4.4.分区目录的合并过程

1.active列为数据片段的状态。1表示激活状态，0表示非激活状态。当源数据片段合并为较大的片段之后，这些源的数据片段就变为了非激活状态。损坏的数据片段也是非激活状态。
2.同一分区有多个独立的数据片段，这表明这些片段尚未合并。
ClickHouse会在插入后大约15分钟后合并数据片段，也可以使用OPTIMIZE语句执行计划外的合并：
OPTIMIZE TABLE mergeTableDemo PARTITION 202004;
3.非激活的片段（active=0片段）将在合并后约10分钟被删除。
4.detached目录包含使用DETACHED语句从表分离的数据片段。损坏的数据片段也将移至该目录，而不是被删除。ClickHouse不会使用detached目录中的数据片段。此目录中的数据可以随时添加、删除或修改，ClickHouse只能在运行ATTACH语句时才会感知该目录。

4.5.分区表达式指定

alter语句、optimize语句通常需要指定分区的表达式，分区表达式的值为system.parts的partition字段，而不是分区的名称，这里需要注意。

因为字符串和日期类型的分区，分区名称和分区表达式的值是不一样的。

例如：日期类型的分区：

分区表达式的值是2020-04-21，分区名称为20200421。

上面的值可以通过类似如下的方式查询到：

select p.`partition` as `partition`,p.name as name,p.`table` as `table`,p.active as active
from `system`.parts p
where p.`table` = 'test_partition_date'

执行optimize操作：

optimize table test_partition partition '2020-04-21'。

不能写成：

optimize table test_partition partition '20200421。

4.6.分区案例

1.不指定分区

drop table test_partition_non;
create table test_partition_non(name String, timestamp DateTime) ENGINE=MergeTree() order by name;
insert into test_partition_non values ('nanjing', '2020-04-21 12:23:33');

2.分区是数值

drop table test_partition_numeric;
create table test_partition_numeric(id UInt64, timestamp DateTime) ENGINE=MergeTree() order by id partition by id;
insert into test_partition_numeric values (556, '2020-04-21 12:23:33');

3.分区是日期

drop table test_partition_date;
create table test_partition_date(date Date, timestamp DateTime) ENGINE=MergeTree() order by date partition by date;
insert into test_partition_date values ('2020-04-21', '2020-04-21 12:23:33');

4.分区是字符串

drop table test_partition_string;
create table test_partition_string(name String, timestamp DateTime) ENGINE=MergeTree() order by name partition by name;
insert into test_partition_string values ('hangzhou', '2020-04-21 12:23:33');

查看分区信息，可以通过如下方式：

SELECT partition,name,table,active FROM system.parts WHERE table like ‘test_partition_%’;
xxxxx :) SELECT partition, name, table, active FROM system.parts WHERE table like 'test_partition_%';SELECT partition,name,table,active
FROM system.parts
WHERE table LIKE 'test_partition_%'┌─partition─┬─name──────┬─table──────────────────┬─active─┐
│ tuple()   │ all_1_1_0 │ test_partition_date    │      1 │
│ tuple()   │ all_1_1_0 │ test_partition_non     │      1 │
│ 556       │ 556_1_1_0 │ test_partition_numeric │      1 │
└───────────┴───────────┴────────────────────────┴────────┘3 rows in set. Elapsed: 0.010 sec. xxxxx :)