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[1. 一级索引](#1. 一级索引)

[2. 二级索引（跳数索引）](#2. 二级索引（跳数索引）)

1. 一级索引

在MergeTree中PRIMARY KEY 主键并不用于去重，而是用于索引，加快查询速度,MergeTree会根据index_granularity间隔（默认8192行），为数据表生成一级索引并保存至primary.idx文件内，索引数据按照PRIMARY KEY 排序，相对于使用PRIMARY KEY 更常见的方式是通过ORDER BY 方式指定主键。

稀疏索引

primary.idx文件内的一级索引采用稀疏索引实现。有稀疏索引就有稠密索引，二者区别如下：

在稠密索引中每一行索引标记都会对应到一行具体的数据记录。而在稀疏索引中每一行索引标记对应的是一段数据，而不是一行。

稀疏索引的优势显而易见，仅需要使用少量的索引标记就能够记录大量的数据区间位置信息，而且数据量越大优势越明显。在MergeTree系列引擎表中对应的primary.idx文件就是稀疏索引，由于稀疏索引占用空间小，所以primary.idx内的索引数据常驻内存。

索引粒度

在clickhouse MergeTree引擎中默认的索引粒度是8192，参数为index_granularity，一般我们不会修改此值，按照默认8192即可。我们可以通过以下sql语句查看每个MergeTree引擎表对应的index_granulariry的值：

sql 复制代码

node1 :) show create table t_mt;

索引粒度对于MergeTree表引擎非常重要，可以根据整个数据的长度，按照索引粒度对数据进行标注，然后抽取对应的数据形成索引。

索引形成过程

表数据以index_granularity的粒度（默认8192）被标记成多个小区间，其中每个区间最多8192行数据，每个区间标记后形成一个MarkRange,通过start和end表示MarkRange的具体范围，数据文件也会按照index_granularity的间隔粒度生成压缩数据块。由于是稀疏索引，MergeTree需要间隔index_granularity行数据生成一条索引，同时对应一个索引编号，每个MarRange与一个索引编号对应，通过与start及end对应的索引编号的取值，可以得到对应的数值区间；索引编号对应的索引值会依据声明的主键字段获取，最终索引编号和索引值被写入primary.idx文件中保存。

假设现在有一份测试数据，共192行记录，其中主键ID为String类型，ID值从A000开始，后面依次为A001、A002...直到A192为止，假设我们设置MergeTree的索引粒度index_granularity=3,根据索引的生成规则，primary.idx文件内的索引数据如下：

根据索引数据，MergeTree将此数据片段划分成192/3=64个小的MarkRange,其中所有MarkRange的最大数值区间为[A000,+inf),划分的MarkRange如下：

索引查询过程

使用索引查询其实就是两个数值区间的交集判断，其中一个区间是有基于主键的查询条件转换而来的条件区间，而另一个区间是上图中MarkRange 对应的数值区间。

整个索引查询的过程大致分为3个步骤：

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：

sql 复制代码

WHERE ID='A003'

['A003','A003']



WHERE ID>'A000'

['A000',+inf]



WHERE ID<'A188'

(-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：

sql 复制代码

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（n=total_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_granularity=8192且granularity=3,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（granularity=3），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：

sql 复制代码

#删除表 t_mt

node1 :) 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 = MergeTree

PARTITION 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

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ClickHouse进阶（三）：ClickHouse 索引

1. 一级索引

2. 二级索引（跳数索引）