Level计数与BlockNum有所不同，它并不是全局累加的。 对于每一个新创建的分区目录而言，其初始值均为0。之 后,以分区为单位，如果相同分区发生合并动作，则在相 应分区内计数累积加1。 分区目录的合并过程 一级索引 稀疏索引 primary.idx文件内的一级索引采用稀疏索引实现 如果把MergeTree比作是一本书，那么稀 疏索引就好比是这本书的一级章节目录。 一级章节目录不会具体对照到每个字的位 依照索引粒度生成索引，紧凑存储,惜字如金。 PRIMARY KEY ID 索引的查询过程 假如现在有一份测试数据，共192行记录。其中，主键ID为String类型， ID的取值从A000、A001、A002，按顺序增长，直至A192为止。 MergeTree的索引粒度index_granularity = 3。 索引的查询过程 MergeTree会将此数据片段划分成192/3=64个小的MarkRange，两个相邻 nge，两个相邻 MarkRange相距的步长为1。其中, 所有MarkRange（整个数据片段）的 最大数值区间为[A000 , +inf)。 索引的查询过程 整个索引查询的逻辑，可以大致分为3个步骤： 1. 生成查询条件区间 WHERE ID = 'A003' ['A003', 'A003'] WHERE ID > 'A000' ('A000', +inf) WHERE ID <

write-write冲突依靠table level lock控制 v write-merge冲突： Unique Engine v 常驻内存模式对内存消耗很⼤ v ⾮常驻内存模式index load过程慢 v 多并发加载优化索引加载速度： 日志 日志 v Elastic To ClickHouse迁移，降本增效 v OTEL标准化⽇志采集 v 统⼀scheme⽀持 日志 v Cli

3：一个目录，一个zxid，zookeeper集群的压力大，插入速度严重变慢 解决： 1：增大background_pool_size治标不治本 2：设置分区的时候需要思考，数据的特性需要了解 我们遇到的问题 查询过程中clickhouse-server进程挂掉 分析： clickhouse裸奔时max_memory_usage_for_all_queries默认值为0，即不限制clickhouse内存使用 解决：

大数据、流数据建模 | 数据/模型生命周期管理 资源调度 业务系统 开 发 工 具 基 础 设 施 模型 反馈 智能应用 开放与敏捷 • 大数据、流数据统一建模管理 • 垂直方向行业模板，简化开发过程 • 多语言多runtime支持，Bring your own model • 数据流转、建模、机器学习任务的全生命周 期管理 • 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 重训练与发布 • 追溯数据血缘，数据、算法模型版本管理