ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析

GraphiteMergeTree该引擎用来对Graphite数据(图数据)进行瘦身及汇总。对于想使用ClickHouse来存储Graphite数据的开发者来说可能有用。

如果不需要对Graphite数据做汇总,那么可以使用任意的ClickHouse表引擎;但若需要,那就采用GraphiteMergeTree引擎。它能减少存储空间,同时能提高Graphite数据的查询效率。

该引擎继承自MergeTree.

创建表

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    Path String,
    Time DateTime,
    Value <Numeric_type>,
    Version <Numeric_type>
    ...
) ENGINE = GraphiteMergeTree(config_section)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

含有Graphite数据集的表应该包含以下的数据列:

  • 指标名称(Graphite sensor),数据类型:String
  • 指标的时间度量,数据类型:DateTime
  • 指标的值,数据类型:任意数值类型
  • 指标的版本号,数据类型:任意数值类型

ClickHouse以最大的版本号保存行记录,若版本号相同,保留最后写入的数据。

以上列必须设置在汇总参数配置中。

GraphiteMergeTree参数

  • config_section - 配置文件中标识汇总规则的节点名称

建表语句

在创建GraphiteMergeTree表时,需要采用和clauses相同的语句,就像创建MergeTree一样。

汇总配置的参数

汇总的配置参数由服务器配置的graphite_rollup参数定义。参数名称可以是任意的。允许为多个不同表创建多组配置并使用。

汇总配置的结构如下: 所需的列模式Patterns

所需的列

  • path_column_name — 保存指标名称的列名 (Graphite sensor). 默认值: Path.
  • time_column_name — 保存指标时间度量的列名. Default value: Time.
  • value_column_name — The name of the column storing the value of the metric at the time set * in time_column_name.默认值: Value.
  • version_column_name - 保存指标的版本号列. 默认值: Timestamp.

模式Patterns

patterns 的结构:

pattern
    regexp
    function
pattern
    regexp
    age + precision
    ...
pattern
    regexp
    function
    age + precision
    ...
pattern
    ...
default
    function
    age + precision
    ...

!!! 注意 "Attention" 模式必须严格按顺序配置:

  1. 不含'function' or 'retention'的Patterns
  2. 同时含有'function' and 'retention'的Patterns
  3. 'default'的Patterns.

ClickHouse在处理行记录时,会检查pattern节点的规则。每个pattern(含default)节点可以包含function用于聚合操作,或retention参数,或者两者都有。如果指标名称和regexp相匹配,相应pattern的规则会生效;否则,使用default节点的规则。

pattern和default节点的字段设置:

  • regexp– 指标名的pattern.
  • age – 数据的最小存活时间(按秒算).
  • precision– 按秒来衡量数据存活时间时的精确程度. 必须能被86400整除 (一天的秒数).
  • function – 对于存活时间在 [age, age + precision]之内的数据,需要使用的聚合函数

配置示例

<graphite_rollup>
    <version_column_name>Version</version_column_name>
    <pattern>
        <regexp>click_cost</regexp>
        <function>any</function>
        <retention>
            <age>0</age>
            <precision>5</precision>
        </retention>
        <retention>
            <age>86400</age>
            <precision>60</precision>
        </retention>
    </pattern>
    <default>
        <function>max</function>
        <retention>
            <age>0</age>
            <precision>60</precision>
        </retention>
        <retention>
            <age>3600</age>
            <precision>300</precision>
        </retention>
        <retention>
            <age>86400</age>
            <precision>3600</precision>
        </retention>
    </default>
</graphite_rollup>

资料分享

ClickHouse经典中文文档分享

参考文章

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,772评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,458评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,610评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,640评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,657评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,590评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,962评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,631评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,870评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,611评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,704评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,386评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,969评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,944评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,179评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,742评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,440评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容