从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引
稀疏索引（Sparse Indexes）是 ClickHouse 中一个重要的加速查询机制。与传统数据库使用的 B-Tree 或哈希索引不同，ClickHouse 的稀疏索引并不是为每一行数据构建索引，而是为数据存储的块或部分数据生成索引。这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询，特别适用于大数据量场景。
1. 基本概念：数据存储与索引
在理解稀疏索引之前，首先需要理解 ClickHouse 的列式存储和数据块概念。
数据块（Parts）
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ClickHouse 将数据以列为单位存储，每次插入的数据被分成多个块（称为 Parts）。每个块中的数据按某种顺序（通常基于主键或排序键）进行排序，且在磁盘上被压缩。
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每个 Part 的大小通常为数百万到数千万行数据。稀疏索引的设计目的是减少在处理查询时必须扫描的块数。
稀疏索引
- 稀疏索引是建立在这些数据块之上的元数据索引。它记录了每个数据块的某些关键信息（例如块中第一行的排序键值）。查询时，ClickHouse 可以通过稀疏索引跳过不相关的块，避免对全表数据进行扫描。
2. 稀疏索引的工作原理
稀疏索引的主要工作方式是基于 排序键 或 主键 来组织数据和加速查询。其核心逻辑可以分为以下几个步骤：
数据排序
- 当数据被插入到表中时，如果指定了主键或排序键，ClickHouse 会按排序键对数据进行排序并将其存储为多个块。在数据插入过程中，ClickHouse 会在每个数据块内保存该块中第一行的数据的排序键值。
构建索引
- 对于每一个块，ClickHouse 只记录每隔一定数量行的排序键的值（如每 8192 行）。这个值被称为 索引步长（index granularity）。稀疏索引实际上是一种间隔采样，记录在每个块中的起始排序键的值。
查询时的索引扫描
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当执行查询时，ClickHouse 首先会读取索引中记录的排序键值，通过这些键值判断哪些数据块可能包含满足查询条件的数据。
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具体来说，查询过程会通过比较查询条件与稀疏索引中的排序键值，确定是否需要扫描一个数据块。比如，如果一个块的起始键值和查询条件不匹配，那么整个块就会被跳过，避免不必要的 I/O。
3. 具体查询优化过程
假设有一个表，数据按时间戳排序，并且有一个包含数十亿行的数据集。查询条件是查找某个特定时间范围内的数据。
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查询分析：查询引擎首先分析查询条件，确定涉及的列和条件（如时间戳的范围）。
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索引过滤：引擎会先访问稀疏索引，该索引记录了每个块中第一行的时间戳。通过将查询条件与索引中的时间戳进行比较，查询引擎会快速确定哪些块可能包含匹配的行。
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数据块过滤：只对那些可能包含匹配行的块进行扫描。这意味着稀疏索引将帮助跳过大量不相关的数据块，从而减少数据扫描的范围。
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精确扫描：对于可能匹配的块，查询引擎会进行实际的数据扫描，提取符合条件的行。这时，具体的列压缩和向量化执行引擎会进一步提高查询效率。
4. 稀疏索引与传统索引的区别
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稀疏索引 vs. B-Tree 索引：B-Tree 是一种每行记录都构建索引的结构，非常适合精确查找，但维护代价较高。稀疏索引则是为整个数据块生成索引，只记录部分行的信息，因此维护成本较低，并且非常适合大规模数据的批量查询。
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稀疏索引 vs. 全表扫描：与全表扫描相比，稀疏索引大幅减少了数据扫描量。虽然它不会像 B-Tree 那样实现每一行数据的查找优化，但通过跳过不相关的数据块，稀疏索引仍能显著提高查询性能。
5. 稀疏索引的优化与配置
ClickHouse 允许用户通过一些配置参数调整稀疏索引的行为，以适应不同的使用场景：
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索引步长（index_granularity）：该参数定义了在稀疏索引中，每隔多少行采集一次索引信息。步长越小，索引越密集，查询时可能跳过的块越少，但扫描量会更多。相反，步长越大，索引越稀疏，跳过的块越多，但有时会导致不必要的块扫描。
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merge_tree_min_bytes_for_seek：该参数控制了在扫描数据块时，何时进行索引查找。其目的是在数据块较小时（例如单个块的数据很少），可能不需要通过索引来加速，因为查找本身的开销可能超过扫描整个块的成本。
6. 稀疏索引的限制
稀疏索引的设计虽然有效，但在某些场景下也有局限性：
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不适用于高基数列：由于稀疏索引依赖于排序键，高基数列（如随机数或用户 ID）通常不适合作为排序键，因为数据分布过于稀疏，无法有效跳过大量数据块。
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对小查询效果有限：如果查询的数据范围非常小（例如单行查找），稀疏索引的优势不明显，因为它主要是在批量查询中通过跳过大数据块来节省时间。
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适用于大范围扫描：稀疏索引非常适合大范围扫描（例如时间范围查询、范围查询等），但对于精确查询效果一般。
7. 总结
ClickHouse 的稀疏索引通过记录部分数据块的排序键信息，帮助查询引擎快速确定哪些块包含可能满足条件的数据，从而减少不必要的块扫描。这种索引设计非常适合大规模批量数据分析场景，能够有效提高查询速度，特别是在按排序键进行范围查询时。然而，它并非万能，对于高基数列或小范围精确查询，稀疏索引的效果可能不如其他传统索引结构明显。
稀疏索引的核心优势在于其简洁、高效、维护成本低，适用于数据量巨大、查询复杂的 OLAP 场景。