ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法

       ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法，也是 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。

       理解 Merge 算法，首先回顾 MergeTree 相关背景知识。ClickHouse 在写入时，将一次写入的聚合api 支付 源码数据存放至一个物理磁盘目录，产生一个 Part。然而，随着插入次数增多，查询时数据分布不均，形成问题。一种常见想法是合并小 Part，类似 LSM-tree 思想，形成大 Part。

       面临合并策略的选择，"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此，需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。

       算法通过参数 base 控制参与合并的terraform源码 Part 数量，形成树形结构。随着合并进行，形成不同层，总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时，深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的 Part 是否满足条件，总大小与最大大小之比需大于等于 base。

       执行合并时机在每次插入数据后，但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part，选择最适合合并的组合是一个数学问题，ClickHouse 限制为相邻 Part 合并，降低决策复杂度。最终，通过穷举找到最优组合进行合并。

       合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法，通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程，trance源码保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N)，其中 M 为 Part 长度，N 为参与合并的 Part 数量。

       对于非主键字段，ClickHouse 提供两种处理方式：Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段，分别处理非主键字段的合并和输出。

       源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时，考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现，考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask，分为三个阶段：ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。

       Merge 算法是aspnetweb源码 MergeTree 高性能的关键，平衡写入放大与查询性能，是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。

git的merge与rebase的区别

       git的merge与rebase的区别：

       1、merge命令不会保留merge的分支。merge时并没有产生一个commit。rebase需要基于一个分支来设置你当前的分支的基线。

       2、gitmerge将两个分支，合并提交为一个新提交，并且新提交有2个parent。gitrebase会取消分支中的每个提交，并把他们临时存放，然后把当前分支更新到最新的origin分支，最后再把所有提交应用到分支上。

       Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git的读音为/g?t/。Git是一个开源的分布式版本控制系统，用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。Git是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。Torvalds开始着手开发Git是为了作为一种过渡方案来替代BitKeeper，后者之前一直是Linux内核开发人员在全球使用的主要源代码工具。开放源码社区中的有些人觉得BitKeeper的许可证并不适合开放源码社区的工作，因此Torvalds决定着手研究许可证更为灵活的版本控制系统。尽管最初Git的开发是为了辅助Linux内核开发的过程，但是我们已经发现在很多其他自由软件项目中也使用了Git。例如最近就迁移到Git上来了，很多Freedesktop的项目也迁移到了Git上。

Java 8 中 Map 骚操作之 merge() 的用法

       本文将浅析 Java 8 中 Map 类的骚操作之一：merge() 方法的使用方法及其相关应用场景。在介绍 merge() 方法之前，我们首先通过一个例子来直观理解它的作用。

       假设我们面临一个业务场景，即有一个包含学生姓名、科目和科目分数的学生成绩对象列表。任务要求是计算每个学生的总成绩。面对这样一个需求，常规方法可能涉及到循环和额外的逻辑来累计分数。然而，利用 map.merge() 方法，我们可以简化这一过程。

       接下来，我们对比常规做法与使用 merge() 方法的不同之处。常规做法可能涉及遍历列表，crep源码并在哈希映射中累计分数。而通过 merge() 方法，我们可以直接在循环中计算总成绩，同时处理学生不存在总成绩的情况。

       merge() 方法的原理相对直观，它接收三个参数：键、值和一个重映射函数。如果键不存在，方法会像 put(key, value) 一样操作。如果键已存在，重映射函数可以根据当前值和新值生成合并后的值，并更新映射。

       merge() 方法适用场景广泛，特别是在需要在循环中进行分组求和操作时。虽然 Java 8 提供了 groupingBy() 方法来实现类似功能，但在循环中进行其他操作时，merge() 方法可能更为灵活。

       除此之外，Java 8 中还有其他与 map 相关的方法，如 putIfAbsent、compute()、computeIfAbsent() 和 computeIfPresent 等，它们各自服务于特定需求。虽然本文不详细介绍这些方法，但它们的名称暗示了各自的功能，有兴趣的读者可自行查阅源码。

       总结而言，merge() 方法为处理映射中的键值对提供了一种高效且灵活的方式，特别是在计算累计值、合并数据时大显身手。对于 Java 8 中的 HashMap 实现，虽然其底层使用了 TreeNode 和红黑树，可能对源码阅读造成一定的挑战，但理解其原理和逻辑是关键。通过阅读源码和实践，我们可以更好地掌握 map 类的方法及其应用。

       作者：LQ木头

深入了解HashMap中merge方法的使用

       深入探讨HashMap中merge方法的实践与应用

       理解merge方法

       merge() 方法的核心概念在于，它允许我们根据给定的key值，实现对value的新增或更新操作。若key未存在，其行为与put()方法等效，即创建新键值对。而若key已存在，merge()方法则允许我们通过一个自定义函数（remappingFunction）对已有值进行处理，从而生成并赋值给该key的最新value。

       解析merge方法源码

       merge()方法的实现逻辑简洁明了，接收三个参数：key、value和remappingFunction。当key不存在时，直接执行put(key, value)；而当key已存在时，根据remappingFunction的逻辑对value进行操作，生成新的value并覆盖原值。

       示例应用：学生总成绩计算

       设想一个场景，需要计算学生总成绩。我们定义一个学生类，包含姓名、科目和成绩。现有业务需求是计算每个学生的总成绩。

       非merge方法示例

       通过传统的put和get操作，实现学生总成绩的计算，代码结构较为复杂。

       merge方法应用

       利用merge()方法简化代码，优化业务逻辑。示例代码清晰展示如何使用merge方法，减少重复代码，提升代码可读性。

       使用场景

       merge方法广泛应用于多种场景，如数据聚合、结果合并等。尤其在循环处理和分组求和等操作中，merge方法提供了一种灵活且简洁的实现方式。相比于其他API，如stream的groupingBy方法，merge方法在需要额外处理逻辑时更为适用。

Python数据分析实战-表连接-merge四种连接方式用法（附源码和实现效果）

       在Python数据分析领域，表连接是数据处理中的重要步骤。merge函数提供了四种不同的连接方式，帮助我们根据一个或多个键列将两个pandas DataFrame有效地整合在一起。通过这些连接方式，我们可以合并数据，生成更全面的视图，为深入分析奠定基础。

       在实际操作中，我将结合自己在读研期间发表的SCI数据挖掘论文经验和目前在研究院的工作实践，通过实例演示merge的四种连接方式，包括内连接（inner join）、外连接（outer join）、左连接（left join）和右连接（right join）。每种连接方式都有其特定的应用场景和结果特点。

       我坚信，学习编程应该简单易懂，因此我致力于以通俗易懂的方式分享python机器学习、深度学习和数据挖掘的基础知识，通过案例解析让复杂概念变得直观。如果你对这些领域感兴趣，欢迎关注我的'数据杂坛'，在那里，我们会一起探讨、学习和成长。

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