ClickHouse内幕（1）数据存储与过滤机制
内容提要
本文介绍了ClickHouse中的数据存储结构和索引结构，以及基于这些结构的数据过滤机制。
关键要点
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本文介绍了ClickHouse中的数据存储结构和索引结构，以及数据过滤机制。
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ClickHouse的数据存储采用分区和文件细分的方式，数据按分区键划分为多个分区。
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每个分区包含多个Part，Part是ClickHouse中最小的存储单元。
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Part内部文件组织包括主键索引文件、数据文件、元数据等。
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ClickHouse的存储是列式的，每个列单独存储，索引结构通过排序和稀疏索引实现。
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查询时，ClickHouse通过索引文件定位数据，使用Mark来表示一组有序数据。
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KeyCondition用于检查范围矩阵是否满足过滤条件，支持Part裁剪和Mark裁剪。
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Part裁剪通过最大最小值索引和分区表达式进行，过滤掉不相关的Part。
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Mark裁剪是对Part内部数据的进一步过滤，最小粒度为Mark。
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Row过滤在查询执行阶段进行，使用Filter Mask和SIMD技术优化性能。
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Filter Mask用于标记符合过滤条件的行，分组处理提高了过滤效率。
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使用SIMD指令集优化过滤过程，但需考虑数据分布情况。
延伸问答
ClickHouse的数据存储结构是怎样的？
ClickHouse的数据存储采用分区和文件细分的方式，数据按分区键划分为多个分区，每个分区包含多个Part，Part是最小的存储单元。
ClickHouse如何实现数据过滤？
ClickHouse通过Part裁剪、Mark裁剪和Row过滤机制实现数据过滤，利用索引文件和SIMD技术优化查询性能。
什么是Part和Mark在ClickHouse中的作用？
Part是ClickHouse中最小的存储单元，Mark表示一组有序数据，二者在数据存储和索引结构中起到关键作用。
ClickHouse的Row过滤是如何优化的？
Row过滤使用Filter Mask和SIMD技术进行优化，通过分组处理提高过滤效率，减少CPU流水线的破坏。
ClickHouse的索引结构是如何构建的？
ClickHouse的索引结构通过对数据进行排序和形成稀疏索引来构建，使用Mark来表示数据的有序性。
在ClickHouse中，如何进行Part裁剪？
Part裁剪通过最大最小值索引和分区表达式进行，过滤掉不相关的Part，以提高查询效率。
