اختيار المفتاح الأساسي

نستخدم مصطلح "مفتاح الترتيب" بالتبادل للإشارة إلى "المفتاح الأساسي" في هذه الصفحة. ومن الناحية الدقيقة، يختلف المفهومان في ClickHouse، لكن لأغراض هذا المستند يمكن للقراء استخدامهما بالتبادل، بحيث يشير مفتاح الترتيب إلى الأعمدة المحددة في ORDER BY للجدول.

لاحظ أن المفتاح الأساسي في ClickHouse يعمل بشكل مختلف جدًا عمّا قد يتوقعه من اعتاد على مصطلحات مشابهة في قواعد بيانات OLTP مثل Postgres.

يُعد اختيار مفتاح أساسي فعّال في ClickHouse أمرًا بالغ الأهمية لأداء الاستعلامات وكفاءة التخزين. ينظّم ClickHouse البيانات في أجزاء، ويحتوي كل جزء منها على فهرسه الأساسي المتناثر الخاص به. ويُسرّع هذا الفهرس الاستعلامات بدرجة كبيرة من خلال تقليل حجم البيانات التي يجري فحصها. بالإضافة إلى ذلك، ولأن المفتاح الأساسي يحدّد الترتيب الفعلي للبيانات على القرص، فإنه يؤثر مباشرةً في كفاءة الضغط. فالبيانات المرتبة على نحو أمثل تُضغط بكفاءة أكبر، مما يعزّز الأداء أكثر من خلال تقليل I/O.

عند اختيار مفتاح ترتيب، أعطِ الأولوية للأعمدة التي تُستخدم كثيرًا في مرشحات الاستعلام (أي عبارة WHERE)، وخصوصًا تلك التي تستبعد أعدادًا كبيرة من الصفوف.
كما أن الأعمدة ذات الارتباط العالي مع البيانات الأخرى في الجدول تكون مفيدة أيضًا، لأن التخزين المتجاور يحسّن نسب الضغط وكفاءة الذاكرة أثناء عمليات GROUP BY وORDER BY.

يمكن تطبيق بعض القواعد البسيطة للمساعدة في اختيار مفتاح ترتيب. وقد تتعارض النقاط التالية أحيانًا، لذا انظر فيها بالترتيب. يمكنك تحديد عدد من المفاتيح من خلال هذه العملية، ويكون 4-5 منها كافيًا عادةً:

مثال

تأمّل الجدول posts_unordered التالي. يحتوي هذا الجدول على صف لكل منشور في Stack Overflow.

لا يحتوي هذا الجدول على مفتاح أساسي، كما يدل عليه ORDER BY tuple().

CREATE TABLE posts_unordered
(
  `Id` Int32,
  `PostTypeId` Enum('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 
  'TagWiki' = 5, 'ModeratorNomination' = 6, 'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8),
  `AcceptedAnswerId` UInt32,
  `CreationDate` DateTime,
  `Score` Int32,
  `ViewCount` UInt32,
  `Body` String,
  `OwnerUserId` Int32,
  `OwnerDisplayName` String,
  `LastEditorUserId` Int32,
  `LastEditorDisplayName` String,
  `LastEditDate` DateTime,
  `LastActivityDate` DateTime,
  `Title` String,
  `Tags` String,
  `AnswerCount` UInt16,
  `CommentCount` UInt8,
  `FavoriteCount` UInt8,
  `ContentLicense`LowCardinality(String),
  `ParentId` String,
  `CommunityOwnedDate` DateTime,
  `ClosedDate` DateTime
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple()

لنفترض أن مستخدمًا يرغب في حساب عدد الأسئلة المُرسلة بعد عام 2024، ويمثل هذا نمط الوصول الأكثر شيوعًا لديه.

SELECT count()
FROM stackoverflow.posts_unordered
WHERE (CreationDate >= '2024-01-01') AND (PostTypeId = 'Question')

┌

لاحظ عدد الصفوف والبايتات التي قرأها هذا الاستعلام. من دون مفتاح أساسي، يتعين على الاستعلامات فحص البيانات بالكامل.

يؤكد استخدام EXPLAIN indexes=1 وجود فحص كامل للجدول بسبب غياب الفهرسة.

EXPLAIN indexes = 1
SELECT count()
FROM stackoverflow.posts_unordered
WHERE (CreationDate >= '2024-01-01') AND (PostTypeId = 'Question')

┌─explain───────────────────────────────────────────────────┐
│ Expression ((Project names + Projection))                 │
│   Aggregating                                             │
│     Expression (Before GROUP BY)                          │
│       Expression                                          │
│         ReadFromMergeTree (stackoverflow.posts_unordered) │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

افترض أن جدولًا باسم posts_ordered يحتوي على البيانات نفسها، وقد عُرِّف باستخدام ORDER BY بالشكل (PostTypeId, toDate(CreationDate))، أي:

CREATE TABLE posts_ordered
(
  `Id` Int32,
  `PostTypeId` Enum('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 'TagWiki' = 5, 'ModeratorNomination' = 6, 
  'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8),
...
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (PostTypeId, toDate(CreationDate))

تبلغ cardinality الخاصة بـPostTypeId 8، ما يجعله الخيار المنطقي للمدخل الأول في مفتاح الترتيب لدينا. وبما أن التصفية على مستوى التاريخ يُرجَّح أن تكون كافية (مع أنها ستفيد أيضًا مرشحات التاريخ والوقت)، فإننا نستخدم toDate(CreationDate) بوصفه المكوّن الثاني من مفتاحنا. ويساعد ذلك أيضًا على إنشاء فهرس أصغر، لأن التاريخ يمكن تمثيله باستخدام 16 بت، مما يسرّع التصفية.

يوضح الرسم المتحرك التالي كيفية إنشاء فهرس أساسي متناثر محسَّن لجدول منشورات Stack Overflow. وبدلًا من فهرسة الصفوف الفردية، يستهدف الفهرس كتلًا من الصفوف:

إذا تكرر الاستعلام نفسه على جدول يستخدم مفتاح الترتيب هذا:

SELECT count()
FROM stackoverflow.posts_ordered
WHERE (CreationDate >= '2024-01-01') AND (PostTypeId = 'Question')

┌

يستفيد هذا الاستعلام الآن من الفهرسة المتفرقة، مما يقلّل بشكل كبير كمية البيانات المقروءة ويُسرّع وقت التنفيذ بمقدار أربعة أضعاف - لاحظ انخفاض عدد الصفوف والبايتات المقروءة.

يمكن تأكيد استخدام الفهرس باستخدام EXPLAIN indexes=1.

EXPLAIN indexes = 1
SELECT count()
FROM stackoverflow.posts_ordered
WHERE (CreationDate >= '2024-01-01') AND (PostTypeId = 'Question')

┌─explain─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Expression ((Project names + Projection))                                                   │
│   Aggregating                                                                               │
│     Expression (Before GROUP BY)                                                            │
│       Expression                                                                            │
│         ReadFromMergeTree (stackoverflow.posts_ordered)                                     │
│         Indexes:                                                                            │
│           PrimaryKey                                                                        │
│             Keys:                                                                           │
│               PostTypeId                                                                    │
│               toDate(CreationDate)                                                          │
│             Condition: and((PostTypeId in [1, 1]), (toDate(CreationDate) in [19723, +Inf))) │
│             Parts: 14/14                                                                    │
│             Granules: 39/7578                                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

13 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

بالإضافة إلى ذلك، نعرض بصريًا كيف يستبعد الفهرس المتناثر جميع كتل الصفوف التي لا يمكن أن تحتوي على أي نتائج مطابقة لاستعلام المثال الخاص بنا:

يمكن العثور على دليل متقدم شامل حول اختيار المفاتيح الأساسية هنا.

للتعمق أكثر في كيفية تحسين مفاتيح الترتيب للضغط وزيادة تحسين التخزين، راجع الأدلة الرسمية حول الضغط في ClickHouse ومرمِّزات ضغط الأعمدة.