3、ClickHouse表引擎-MergeTree引擎
ClickHouse系列文章
1、ClickHouse介绍
2、clickhouse安装与简单验证（centos）
3、ClickHouse表引擎-MergeTree引擎
4、clickhouse的Log系列表引擎、外部集成表引擎和其他特殊的表引擎介绍及使用
5、ClickHouse查看数据库容量、表的指标、表分区、数据大小等
文章目录
- ClickHouse系列文章
- 一、ClickHouse的表引擎介绍
- 二、MergeTree系列引擎
- 1、MergeTree表引擎
- 1）、建表语法
- 2）、使用示例
- 3）、其他示例
- 2、ReplacingMergeTree表引擎
- 1）、建表语法
- 2）、使用示例
- 3）、总结
- 3、SummingMergeTree表引擎
- 1）、建表语法
- 2）、使用示例
- 3）、总结
- 4、Aggregatingmergetree表引擎
- 1）、建表语法
- 5、CollapsingMergeTree表引擎
- 1）、建表语法
- 2)、总结
- 6、VersionedCollapsingMergeTree表引擎
- 1）、建表语法
- 7、GraphiteMergeTree表引擎
本文主要介绍MergeTree引擎的几种情况，每种都有具体的使用示例。
本文使用前提参考该系列文章中的部署与验证。
本文主要分为二部分，即ClickHouse的表引擎介绍和MergeTree引擎几种引擎介绍。
Clickhouse是一个高性能且开源的数据库管理系统，主要用于在线分析处理(OLAP)业务。它采用列式存储结构，可使用SQL语句实时生成数据分析报告，另外它还支持索引，分布式查询以及近似计算等特性，凭借其优异的表现，ClickHouse在各大互联网公司均有广泛地应用。
官网：https://clickhouse.com/
中文官网：https://clickhouse.com/docs/zh
一、ClickHouse的表引擎介绍
ClickHouse的表引擎是ClickHouse服务的核心，主要提供的功能如下：
- 数据的存储方式和位置
- 支持哪些查询操作以及如何支持
- 数据的并发访问
- 数据索引的使用
- 是否可以支持多线程请求
- 是否可以支持数据复制
ClickHouse包含以下几种常用的引擎类型：
- MergeTree引擎
该系列引擎是执行高负载任务的最通用和最强大的表引擎，它们的特点是可以快速插入数据以及进行后续的数据处理。该系列引擎还同时支持数据复制（使用Replicated的引擎版本），分区(partition)以及一些其它引擎不支持的额外功能。
- Log引擎
该系列引擎是具有最小功能的轻量级引擎。当你需要快速写入许多小表（最多约有100万行）并在后续任务中整体读取它们时使用该系列引擎是最有效的。
- 集成引擎
该系列引擎是与其它数据存储以及处理系统集成的引擎，如Kafka，MySQL以及HDFS等，使用该系列引擎可以直接与其它系统进行交互，但也会有一定的限制。
- 特殊引擎
该系列引擎主要用于一些特定的功能，如Distributed用于分布式查询，MaterializedView用来聚合数据，以及Dictionary用来查询字典数据等。
二、MergeTree系列引擎
在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，支持几乎所有ClickHouse核心功能。
1、MergeTree表引擎
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。这种数据片段往复合并的特点，也正是合并树名称的由来。
MergeTree作为家族系列最基础的表引擎，主要有以下特点：
- 存储的数据按照主键排序：允许创建稀疏索引，从而加快数据查询速度
- 支持分区，可以通过PRIMARY KEY语句指定分区字段。
- 支持数据副本
- 支持数据采样
1）、建表语法
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()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]-- ENGINE：ENGINE = MergeTree()，MergeTree引擎没有参数
-- ORDER BY：排序字段。比如ORDER BY (Col1, Col2)，值得注意的是，如果没有指定主键，默认情况下 sorting key(排序字段)即为主键。如果不需要排序，则可以使用ORDER BY tuple()语法，这样的话，创建的表也就不包含主键。这种情况下，ClickHouse会按照插入的顺序存储数据。必选。
-- PARTITION BY：分区字段，可选。
-- PRIMARY KEY：指定主键，如果排序字段与主键不一致，可以单独指定主键字段。否则默认主键是排序字段。可选。
-- SAMPLE BY：采样字段，如果指定了该字段，那么主键中也必须包含该字段。比如SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))。可选。
-- TTL：数据的存活时间。在MergeTree中，可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达时，如果是列字段级别的TTL，则会删除这一列的数据；如果是表级别的TTL，则会删除整张表的数据。可选。
-- SETTINGS：额外的参数配置。可选。2）、使用示例
- 建表
-- 数据库使用tutorial
-- 建表
CREATE TABLE emp_mergetree
(`emp_id` UInt16 COMMENT '员工id',`name` String COMMENT '员工姓名',`work_place` String COMMENT '工作地点',`age` UInt8 COMMENT '员工年龄',`depart` String COMMENT '部门',`salary` Decimal32(2) COMMENT '工资'
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY work_place
ORDER BY emp_id;
- 插入数据
-- 插入数据
INSERT INTO emp_mergetree VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_mergetree VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);
- 查询数据
-- 查询数据
-- 按work_place进行分区
select * from emp_mergetree;
- 查看一下数据存储格式，可以看出，存在三个分区文件夹，每一个分区文件夹内存储了对应分区的数据
进入一个分区目录查看
- checksums.txt：校验文件，使用二进制格式存储。它保存了余下各类文件(primary. idx、count.txt等)的size大小及size的哈希值，用于快速校验文件的完整性和正确性。
- columns.txt：列信息文件，使用明文格式存储。用于保存此数据分区下的列字段信息，例如
- count.txt：计数文件，使用明文格式存储。用于记录当前数据分区目录下数据的总行数
- primary.idx：一级索引文件，使用二进制格式存储。用于存放稀疏索引，一张MergeTree表只能声明一次一级索引，即通过ORDER BY或者PRIMARY KEY指定字段。借助稀疏索引，在数据查询的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。
- 列.bin：数据文件，使用压缩格式存储，默认为LZ4压缩格式，用于存储某一列的数据。由于MergeTree采用列式存储，所以每一个列字段都拥有独立的.bin数据文件，并以列字段名称命名。
- 列.mrk2：列字段标记文件，使用二进制格式存储。标记文件中保存了.bin文件中数据的偏移量信息
- partition.dat与minmax_[Column].idx：如果指定了分区键，则会额外生成partition.dat与minmax索引文件，它们均使用二进制格式存储。partition.dat用于保存当前分区下分区表达式最终生成的值，即分区字段值；而minmax索引用于记录当前分区下分区字段对应原始数据的最小和最大值。比如当使用EventTime字段对应的原始数据为2020-09-17、2020-09-30，分区表达式为PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)，即按月分区。partition.dat中保存的值将会是2019-09，而minmax索引中保存的值将会是2020-09-17 2020-09-30。
3）、其他示例
- 多次插入数据，会生成多个分区文件
-- 新插入两条数据
INSERT INTO emp_mergetree
VALUES (5,'robin','北京',35,'财务部',50000),(6,'lilei','北京',38,'销售事部',50000);
- 查询结果
-- 查询结果
select * from emp_mergetree;
可以看出，新插入的数据新生成了一个数据块，并没有与原来的分区数据在一起，我们可以执行optimize命令，执行合并操作。
- 执行合并操作
-- 执行合并操作
OPTIMIZE TABLE emp_mergetree PARTITION '北京';
- 再次执行查询
执行上面的合并操作之后，会新生成一个该分区的文件夹，原来的分区文件夹不变。 - 在MergeTree中主键并不用于去重，而是用于索引，加快查询速度
-- 插入一条相同主键的数据INSERT INTO emp_mergetree VALUES (1,'sam','杭州',35,'财务部',50000);
-- 会发现该条数据可以插入，由此可知，并不会对主键进行去重
2、ReplacingMergeTree表引擎
上文提到MergeTree表引擎无法对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。ReplacingMergeTree只是在一定程度上解决了数据重复问题，但是并不能完全保障数据不重复。
1）、建表语法
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...
) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]-- [ver]：可选参数，列的版本，可以是UInt、Date或者DateTime类型的字段作为版本号。该参数决定了数据去重的方式。当没有指定[ver]参数时，保留最新的数据；如果指定了具体的值，保留最大的版本数据。2）、使用示例
本示例主要是演示ReplacingMergeTree表是否可以去重以及去重的条件是什么。
-- 数据库使用tutorial
CREATE TABLE emp_replacingmergetree (emp_id UInt16 COMMENT '员工id',name String COMMENT '员工姓名',work_place String COMMENT '工作地点',age UInt8 COMMENT '员工年龄',depart String COMMENT '部门',salary Decimal32(2) COMMENT '工资')ENGINE=ReplacingMergeTree()ORDER BY emp_idPRIMARY KEY emp_idPARTITION BY work_place;
- 插入数据
-- 插入数据
INSERT INTO emp_replacingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_replacingmergetree
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);
- 验证插入相同主键的数据
当我们再次向该表插入具有相同主键的数据时，观察查询数据的变化
INSERT INTO emp_replacingmergetree VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',50000);
-- 查询数据，由于没有进行合并，所以存在主键重复的数据
SELECT * FROM emp_replacingmergetree
-- 执行合并操作
optimize table emp_replacingmergetree final;
-- 再次查询，相同主键的数据，保留最近插入的数据，旧的数据被清除
SELECT * FROM emp_replacingmergetree
从上面的示例中可以看出，ReplacingMergeTree是支持对数据去重的，其去重的依据是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY。
- 验证是否以order by排序键去重的
示例
CREATE TABLE emp_replacingmergetree1 (emp_id UInt16 COMMENT '员工id',name String COMMENT '员工姓名',work_place String COMMENT '工作地点',age UInt8 COMMENT '员工年龄',depart String COMMENT '部门',salary Decimal32(2) COMMENT '工资')ENGINE=ReplacingMergeTree()ORDER BY (emp_id,name) -- 注意排序key是两个字段PRIMARY KEY emp_id -- 主键是一个字段PARTITION BY work_place;-- 插入数据
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);
-- 再次向该表中插入相同emp_id和name的数据，并执行合并操作，再观察数据
-- 插入数据
INSERT INTO emp_replacingmergetree1
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',50000),(1,'sam','上海',25,'技术部',20000);
-- 执行合并操作
optimize table emp_replacingmergetree1 final;
-- 再次查询，可见相同的emp_id和name数据被去重，而形同的主键emp_id不会去重
-- ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY
SELECT * FROM emp_replacingmergetree1
由上可知ReplacingMergeTree是支持去重的，并且是按照ORDERBY排序键为基准进行去重的。但上面的数据都是在一个分区内的，下面验证数据不在同一个分区中的情况是否能去重。
- 验证数据不在同一个分区是否可以去重
-- 再次向上面的emp_replacingmergetree1表插入不同分区的重复数据-- 插入数据
INSERT INTO emp_replacingmergetree1 VALUES (1,'tom','北京',26,'技术部',10000);
-- 执行合并操作
optimize table emp_replacingmergetree1 final;
-- 再次查询
-- 发现 1 │ tom │ 北京 │ 26 │ 技术部 │ 10000.00
-- 与 1 │ tom │ 上海 │ 25 │ 技术部 │ 50000.00
-- 数据重复，因为这两行数据不在同一个分区内
-- 这是因为ReplacingMergeTree是以分区为单位删除重复数据的
-- 只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除SELECT * FROM emp_replacingmergetree1
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│ 1 │ tom │ 北京 │ 26 │ 技术部 │ 10000.00 │
│ 3 │ bob │ 北京 │ 33 │ 财务部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴───
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│ 1 │ sam │ 上海 │ 25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│ 1 │ tom │ 上海 │ 25 │ 技术部 │ 50000.00 │
│ 2 │ jack │ 上海 │ 26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴───
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─
│ 4 │ tony │ 杭州 │ 28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴────
3）、总结
- 如何判断数据重复
ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDER BY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY。 - 何时删除重复数据
在执行分区合并时，会触发删除重复数据。optimize的合并操作是在后台执行的，无法预测具体执行时间点，除非是手动执行。 - 不同分区的重复数据不会被去重
ReplacingMergeTree是以分区为单位删除重复数据的。只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除。 - 数据去重的策略是什么
如果没有设置[ver]版本号，则保留同一组重复数据中的最新插入的数据；如果设置了[ver]版本号，则保留同一组重复数据中ver字段取值最大的那一行。 - optimize命令使用
一般在数据量比较大的情况，尽量不要使用该命令。因为在海量数据场景下，执行optimize要消耗大量时间
3、SummingMergeTree表引擎
该引擎继承了MergeTree引擎，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值，即如果存在重复的数据，会对对这些重复的数据进行合并成一条数据，类似于group by的效果。
推荐将该引擎和MergeTree一起使用。例如，将完整的数据存储在MergeTree表中，并且使用 SummingMergeTree 来存储聚合数据。这种方法可以避免因为使用不正确的主键组合方式而丢失数据。
如果用户只需要查询数据的汇总结果，不关心明细数据，并且数据的汇总条件是预先明确的，即GROUP BY的分组字段是确定的，可以使用该表引擎。
1）、建表语法
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...
) ENGINE = SummingMergeTree([columns]) -- 指定合并汇总字段
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
2）、使用示例
CREATE TABLE emp_summingmergetree (emp_id UInt16 COMMENT '员工id',name String COMMENT '员工姓名',work_place String COMMENT '工作地点',age UInt8 COMMENT '员工年龄',depart String COMMENT '部门',salary Decimal32(2) COMMENT '工资')ENGINE=SummingMergeTree(salary)ORDER BY (emp_id,name) -- 注意排序key是两个字段PRIMARY KEY emp_id -- 主键是一个字段PARTITION BY work_place;-- 插入数据
INSERT INTO emp_summingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_summingmergetree
VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);
-- 当我们再次插入具有相同emp_id,name的数据时，观察结果
INSERT INTO emp_summingmergetree
VALUES (1,'tom','上海',25,'信息部',10000),(1,'tom','北京',26,'人事部',10000);
-- 查询
SELECT * FROM emp_summingmergetree
-- 执行合并操作
optimize table emp_summingmergetree final;
要保证PRIMARY KEY expr指定的主键是ORDER BY expr 指定字段的前缀，比如
– 允许
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY A
– 不允许
– 会报错 DB::Exception: Primary key must be a prefix of the sorting key
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY B
这种强制约束保障了即便在两者定义不同的情况下，主键仍然是排序键的前缀，不会出现索引与数据顺序混乱的问题
3）、总结
- SummingMergeTree是根据什么对两条数据进行合并的
用ORBER BY排序键作为聚合数据的条件Key。即如果排序key是相同的，则会合并成一条数据，并对指定的合并字段进行聚合。 - 仅对分区内的相同排序key的数据行进行合并
以数据分区为单位来聚合数据。当分区合并时，同一数据分区内聚合Key相同的数据会被合并汇总，而不同分区之间的数据则不会被汇总。 - 如果没有指定聚合字段，会怎么聚合
如果没有指定聚合字段，则会按照非主键的数值类型字段进行聚合 - 对于非汇总字段的数据，该保留哪一条
如果两行数据除了排序字段相同，其他的非聚合字段不相同，那么在聚合发生时，会保留最初的那条数据，新插入的数据对应的那个字段值会被舍弃
-- 新插入的数据: 1 │ tom │ 上海 │ 25 │ 信息部 │ 10000.00
-- 最初的数据 ： 1 │ tom │ 上海 │ 25 │ 技术部 │ 20000.00
-- 聚合合并的结果： 1 │ tom │ 上海 │ 25 │ 技术部 │ 30000.00
4、Aggregatingmergetree表引擎
该表引擎继承自MergeTree，可以使用 AggregatingMergeTree 表来做增量数据统计聚合。如果要按一组规则来合并减少行数，则使用 AggregatingMergeTree 是合适的。
AggregatingMergeTree是通过预先定义的聚合函数计算数据并通过二进制的格式存入表内。
与SummingMergeTree的区别在于：
SummingMergeTree对非主键列进行sum聚合，而AggregatingMergeTree则可以指定各种聚合函数。
1）、建表语法
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...
) ENGINE = AggregatingMergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
5、CollapsingMergeTree表引擎
CollapsingMergeTree就是一种通过以增代删的思路，支持行级数据修改和删除的表引擎。它通过定义一个sign标记位字段，记录数据行的状态。如果sign标记为1，则表示这是一行有效的数据；如果sign标记为-1，则表示这行数据需要被删除。当CollapsingMergeTree分区合并时，同一数据分区内，sign标记为1和-1的一组数据会被抵消删除。
每次需要新增数据时，写入一行sign标记为1的数据；需要删除数据时，则写入一行sign标记为-1的数据。
1）、建表语法
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...
) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
2)、总结
- 分区合并
分区数据折叠不是实时的，需要后台进行Compaction操作，用户也可以使用手动合并命令，但是效率会很低，一般不推荐在生产环境中使用。
当进行汇总数据操作时，可以通过改变查询方式，来过滤掉被删除的数据。
只有相同分区内的数据才有可能被折叠。其实，当我们修改或删除数据时，这些被修改的数据通常是在一个分区内的，所以不会产生影响。
- 数据写入顺序
CollapsingMergeTree对于写入数据的顺序有着严格要求，否则导致无法正常折叠。
如果数据的写入程序是单线程执行的，则能够较好地控制写入顺序；如果需要处理的数据量很大，数据的写入程序通常是多线程执行的，那么此时就不能保障数据的写入顺序了。在这种情况下，CollapsingMergeTree的工作机制就会出现问题。但是可以通过VersionedCollapsingMergeTree的表引擎得到解决。
6、VersionedCollapsingMergeTree表引擎
上面提到CollapsingMergeTree表引擎对于数据写入乱序的情况下，不能够实现数据折叠的效果。VersionedCollapsingMergeTree表引擎的作用与CollapsingMergeTree完全相同，它们的不同之处在于，VersionedCollapsingMergeTree对数据的写入顺序没有要求，在同一个分区内，任意顺序的数据都能够完成折叠操作。VersionedCollapsingMergeTree使用version列来实现乱序情况下的数据折叠。
1）、建表语法
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...
) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
可以看出：该引擎除了需要指定一个sign标识之外，还需要指定一个UInt8类型的version版本号。
7、GraphiteMergeTree表引擎
该引擎用来对 Graphite数据进行’瘦身’及汇总。对于想使用CH来存储Graphite数据的开发者来说可能有用。如果不需要对Graphite数据做汇总，那么可以使用任意的CH表引擎；但若需要，那就采用GraphiteMergeTree引擎。它能减少存储空间，同时能提高Graphite数据的查询效率。
以上完成了Clickhouse的MergeTree表引擎的简单介绍及使用，了解更多的信息则参考官方使用说明。
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