分区 索引 数据 标记 

partition 
分区目录，各类文件 primary.idx、data.mrk、data.bin 等
属于相同分区的数据，最终会被合并到同一个分区目录


checksums.txt
校验文件，二进制存储，保存 primary.txt、count.txt 等 文件的 大小及哈希值，用于快速校验文件的完整性和正确性


columns.txt
列信息文件，明文存储，用于保存分区下的列字段信息

count.txt
计数文件，明文存储，记录当前分区下的数据总数

primary.idx
一级索引文件，二进制存储，用于存储稀疏索引，一张 MergeTree 表只能声明一次一级索引（通过 ORDER BY 或 PRIMARY KEY）


data.bin
数据文件，使用压缩格式存储，默认 LZ4 格式，用于存储表的数据
老版本中每一个列字段都有独立的 .bin 数据文件，并以列字段命名
新版本中只有一个 data.bin

data.mrk
标记文件，二进制格式，保存 data.bin 文件中数据的偏移量信息，
标记文件与稀疏索引对齐，通过标记文件建立稀疏索引（primary.idx）与数据文件（data.bin）之间的映射关系
读取数据时，先通过稀疏索引（primary.idx）找到对应数据的偏移量信息（data.mrk），
再根据偏移量信息从 data.bin 文件中读取数据


data.mrk3
如果使用自适应大小的索引间隔，标记文件以 data.mrk3 结尾


partition.dat 和 minmax_[Column].idx
如果使用了分区键，例如上面的 PARTITION BY toYYYYMM(JoinTime)，
会额外生成 partition.dat 与 minmax_JoinTime.idx 索引文件，二进制格式
partition.dat 用于保存当前分区下分区表达式最终生成的值，
minmax_[Column].idx 则负责记录当前分区下分区字段对应原始数据的最小值和最大值 


user_activity_event 表中插入了 5 条数据
JoinTime 分别 2020-05-05、2020-05-15、2020-05-31、2020-05-03、2020-05-24
这 5 条数据会进入到同一个分区 2020-05
partition.dat 中存储的就是 2020-05，也就是分区表达式最终生成的值
同时还会有一个 minmax_JoinTime.idx 文件，里面存储 2020-05-03 2020-05-31
也就是分区字段对应的原始数据的最小值和最大值

skp_idx_[IndexName].idx 和 skp_idx_[IndexName].mrk3
建表语句中指定了二级索引，会额外生成相应的二级索引文件与标记文件
二级索引在 ClickHouse 中又被称为跳数索引，目前拥有 minmax、set、ngrambf_v1 和 token_v1 四种类型，