相信用过Clickhouse的MergeTree引擎的同学都有听说过稀疏索引以及设置过"8192"这个参数，但是官网的案例说明比较晦涩，我一开始也是理解得云里雾里。后面是看到Alexey Milovidov写的一篇介绍，才算是理解了其实的奥秘。把我所了解到的分享给大家，希望对大家也有帮助。
1、介绍
从官网的Demo开始。官网给的介绍案例是以(CounterID、Date)这2个键来建立索引，可以看到一对的(CounterID、Date)间隔地生成了一个Marks，例如(a,1),(a,2)；根据Marks又生成了相应的Marks numbers。那么"8192"这个index_granularity参数又是用来做什么的呢？大家可以看下(a,1),(a,2)这2个索引之间，间隔了好几个数据，即：
（1）index_granularity这个参数规定了数据按照索引规定排序以后，间隔多少行会建立一个索引的Marks，即索引值
（2）稀疏索引的意义即是Clickhouse不对所以的列都建立索引（相比较Mysql的B树索引会为每行都建立），而是间隔index_granularity列才建立一个。
（3）Marks与Marks number均被保存在内存中，利于查询的时候快速检索。
2、检索过程
clickhouse针对每一列都进行了分别存储，并生成了.bin以及.mrk两个文件。bin文件存储了真正的列的值（内部又设计列的压缩），mrk文件记录了Mark numbers对应这个列的offset。以官网例子为例，Marks numbers为3对应了CounterID取值为[b,c,d,e]4个字符，查询命中Marks numbers=3时，通过CounterID的mrk文件就可以知道这4个字符在CounterID的bin文件中存储的offset，提高查询性能。
3、总结
（1）虽然是稀疏索引，但是如果索引中的列过多，则根据索引来划分数据会更稀疏，建立的索引也需要更多，影响写入性能，也会增加内存的使用
（2）相比普通的B树索引，稀疏索引需要的内存更少，但是可能导致需要扫描的行数比实际的多（以官网demo为例，例如查询(e,1)命中第3个索引，则需要扫描{index_granularity}行的数据，但是其实内部(e,1)的数据只占了少部分，带来了无效扫描）
（3）官网推荐是不需要去改"8192"这个值。我个人认为是除非你要做为索引的这个列的值分布非常非常集中，可能几w行数据才可能变化一个取值，否则无需去做调大去建立更稀疏的索引，不过如果这个列这个集中的分布，也不大适合作为索引；如果要调小这个值，是会带来索引列增加，但是同样也会带来内存使用增加、写入性能受影响。
（4）有2个列组合做组合索引，一个值比较稀疏、一个值比较集中，要选稀疏的值放在第一位。只能选择一个列做单索引，如果有2个备选的值，要选比较稀疏的。
