初探MergeTree的WAL功能

2020-11-03 11:12:23 浏览数 (1)

ClickHouse 最近在 MergeTree 中加入了 WAL 预写日志的能力，这无疑又加强了MergeTree的实力，该功能目前已经被合并到主线。

在介绍 WAL 之前，我们首先重温一下 MergeTree 最基本的合并过程。

新建一张 MergeTree:

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CREATE TABLE test20(
  ID String,
  Price Int32,
  Val Float64,
  EventTime Date
) engine = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)
ORDER BY ID

随后依次写入 3 行数据:

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INSERT INTO test20 VALUES('id1',100,50.5,'2020-05-06')
INSERT INTO test20 VALUES('id2',200,50.5,'2020-05-06')
INSERT INTO test20 VALUES('id3',200,50.5,'2020-05-06')

此时，MergeTree 会生成 3 个分区目录:

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total 8
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:56 202005_1_1_0
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:56 202005_2_2_0
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:56 202005_3_3_0
drwxr-xr-x   2 nauu  staff   64 10 14 21:56 detached
-rw-r-----   1 nauu  staff    1 10 14 21:56 format_version.txt

在合并之后，会生成一个新的合并分区 202005_1_3_1:

代码语言：javascript复制
total 8
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:56 202005_1_1_0
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:01 202005_1_3_1
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:56 202005_2_2_0
drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 21:56 202005_3_3_0
drwxr-xr-x   2 nauu  staff   64 10 14 21:56 detached
-rw-r-----   1 nauu  staff    1 10 14 21:56 format_version.txt

如果你还不理解分区目录的创建原理，可以看看这篇文章 一分钟视频解读ClickHouse MergeTree，或者更体系的看看《ClickHouse原理解析与应用实践》的第六章。

简而言之，只要执行一次 INSERT 语句，MergeTree 就会创建一次分区目录。也正因这个原因，当写入并发过高的时候，就会时常会看到我们的老朋友:

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Too many parts (N). Merges areprocessing significantly slower than inserts.

WAL预写日志解决了这个问题。在 ClickHouse 的新版本中，MergeTree 多了这么几个参数:

代码语言：javascript复制
    M(SettingUInt64, min_bytes_for_wide_part, 0, "Minimal uncompressed size in bytes to create part in wide format instead of compact", 0) 
    M(SettingUInt64, min_rows_for_wide_part, 0, "Minimal number of rows to create part in wide format instead of compact", 0) 
    M(SettingUInt64, min_bytes_for_compact_part, 0, "Experimental. Minimal uncompressed size in bytes to create part in compact format instead of saving it in RAM", 0) 
    M(SettingUInt64, min_rows_for_compact_part, 0, "Experimental. Minimal number of rows to create part in compact format instead of saving it in RAM", 0) 
    M(SettingBool, in_memory_parts_enable_wal, true, "Whether to write blocks in Native format to write-ahead-log before creation in-memory part", 0) 
    M(SettingUInt64, write_ahead_log_max_bytes, 1024 * 1024 * 1024, "Rotate WAL, if it exceeds that amount of bytes", 0)

其中 in_memory_parts_enable_wal 默认为 true，这说明预写日志默认就是开启状态的。

所以现在 MergeTree 的写入流程发生了一些变化，分区目录首先会在内存中，为了保证内存中的数据不会丢失，也会同步的在WAL日志中写一份。当数据满足阈值条件时，再将数据刷到磁盘。

这么说起来比较抽象，举个例子，还是用刚才那张 MergeTree , 现在给它添加一个 min_rows_for_compact_part 参数:

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CREATE TABLE test20(
  ID String,
  Price Int32,
  Val Float64,
  EventTime Date
) engine = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)
ORDER BY ID
settings min_rows_for_compact_part = 2

min_rows_for_compact_part = 2 的含义表示，数据首先会被写到内存和 WAL中，当触发 Merge 的时候，如果数据大于 2 行，就直接把合并后的分区写到磁盘。

例如现在还是写入 3 行数据:

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INSERT INTO test20 VALUES('id1',100,50.5,'2020-05-06')
INSERT INTO test20 VALUES('id2',200,50.5,'2020-05-06')
INSERT INTO test20 VALUES('id3',200,50.5,'2020-05-06')

因为写入之后还没有触发 Merge 动作，此时我们再去看磁盘目录:

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drwxr-xr-x  2 nauu  staff   64 10 14 22:16 detached
-rw-r-----  1 nauu  staff    1 10 14 22:16 format_version.txt
-rw-r-----  1 nauu  staff  252 10 14 22:16 wal.bin

你会发现 MergeTree 并没有创建分区目录，而是多了一个 wal. bin 日志文件。

此时如果我们触发 Merge:

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optimize TABLE test20

你会看到 MergeTree 直接通过预写日志创建了合并后的分区 202005_1_3_1

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drwxr-xr-x  16 nauu  staff  512 10 14 22:17 202005_1_3_1
drwxr-xr-x   2 nauu  staff   64 10 14 22:16 detached
-rw-r-----   1 nauu  staff    1 10 14 22:16 format_version.txt
-rw-r-----   1 nauu  staff  252 10 14 22:16 wal.bin

这就是 MergeTree 在拥有了 WAL 日志后的写入过程。

除此之外，MergeTree 现在也扩充了分区的存储布局，在此之前，MergeTree 只有一种 wide 布局。也就是每个列字段都拥有一组独立的文件(1个bin文件和1个mark文件)，例如下图所示:

那么现在，MergeTree 还提供了一种 compact 布局，例如我们在刚才的例子中再添加一个 min_rows_for_wide_part 参数:

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CREATE TABLE test20(
  ID String,
  Price Int32,
  Val Float64,
  EventTime Date
) engine = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)
ORDER BY ID
settings min_rows_for_compact_part = 2,
min_rows_for_wide_part = 10

min_rows_for_wide_part = 10 表示，如果数据大于 10 行，分区就是用 wide模式，否则就使用 compact 模式。

在这个用例中，我们的数据只有 3 行，所以当生成分区目录时，你会看到下图的情况:

所有列的数据写到了同一个 data.bin 文件中，所有列的标记文件也都写到了同一个.mark文件。 是不是很像 log 表引擎了呢？当列字段很多，数据又很少的时候，可以考虑使用这种布局模式的分区。

data memory merge min rows

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