# ClickHouse引擎 数据库引擎默认是Ordinary，在这种数据库下面的表可以是任意类型引擎。 表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色 ,数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系。 生产环境中常用的表引擎是MergeTree系列，也是官方主推的引擎。MergeTree是基础引擎，有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能，ReplacingMergeTree有了去重功能，SummingMergeTree有了汇总求和功能，AggregatingMergeTree有聚合功能，CollapsingMergeTree有折叠删除功能，VersionedCollapsingMergeTree有版本折叠功能，GraphiteMergeTree有压缩汇总功能。在这些的基础上还可以叠加Replicated和Distributed。 Integration系列用于集成外部的数据源，常用的有HADOOP，MySQL。  ## 数据库引擎 ## 表引擎 ### Memory引擎 读写操作不会相互阻塞。不支持索引。查询是并行化的。在简单查询上达到最大速率（超过10 GB /秒），因为没有磁盘读取，不需要解压缩或反序列化数据。（值得注意的是，在许多情况下，与 MergeTree 引擎的性能几乎一样高）。重新启动服务器时，表中的数据消失，表将变为空。通常，使用此表引擎是不合理的。但是，它可用于测试。 ### LOG引擎系列 #### Log系列表引擎的特点 #### 共性特点 * 数据存储在磁盘上 * 当写数据时，将数据追加到文件的末尾 * 不支持**并发读写**，当向表中写入数据时，针对这张表的查询会被阻塞，直至写入动作结束 * 不支持索引 * 不支持原子写：如果某些操作(异常的服务器关闭)中断了写操作，则可能会获得带有损坏数据的表 * 不支持**ALTER操作**(这些操作会修改表设置或数据，比如delete、update等等) #### 区别 * **TinyLog** TinyLog是Log系列引擎中功能简单、性能较低的引擎。它的存储结构由数据文件和元数据两部分组成。其中，**数据文件是按列独立存储的，也就是说每一个列字段都对应一个文件**。除此之外，TinyLog不支持并发数据读取。 * **StripLog**支持并发读取数据文件，当读取数据时，ClickHouse会使用多线程进行读取，每个线程处理一个单独的数据块。另外，**StripLog将所有列数据存储在同一个文件中**，减少了文件的使用数量。 * **Log**支持并发读取数据文件，当读取数据时，ClickHouse会使用多线程进行读取，每个线程处理一个单独的数据块。**Log引擎会将每个列数据单独存储在一个独立文件中**。\*\*\*\* | 引擎 | 存储文件数 | 并行查询 | 效率 | mark文件 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Log | 每列一个文件 | 支持 | 高 | 有 | 适用于临时数据，一次性写入、测试场景 | | StripeLog | 所有列一个文件 | 支持 | 较高 | 有 | 在你需要写入许多小数据量（小于一百万行）的表的场景下使用这个引擎。 | | TinyLog | 每列一个文件 | 不支持 | 低 | 无 | 适用于**一次写入，多次读取的场景**。对于处理小批数据的中间表可以使用该引擎。值得注意的是，使用大量的小表存储数据，性能会很低。 | * * * 1）LOG引擎 日志与 TinyLog 的不同之处在于，标记的小文件与列文件存在一个文件夹里。这些标记在每个数据块上，并且包含偏移量，这些偏移量指示从哪里开始读取文件以便跳过指定的行数。这使得可以在多个线程中读取表数据。对于并发数据访问，可以同时执行读取操作，而写入操作则阻塞读取和其它写入。Log 引擎不支持索引。同样，如果写入表失败，则该表将被破坏，并且从该表读取将返回错误。 ~~~ create table tb_log(id String,name String)engine=Log ~~~   * 列.bin：数据文件，数据文件按列单独存储 * \_\_marks.mrk：数据标记，统一保存了数据在各个.bin文件中的位置信息。利用数据标记能够使用多个线程，以并行的方式读取。.bin内的压缩数据块，从而提升数据查询的性能。 * sizes.json：记录了.bin和\_\_marks.mrk大小的信息 每一次的INSERT操作，都会对应一个数据块 支持多线程处理 并发读写 * * * 2）TinyLog引擎 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上。每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据将附加到文件末尾。该引擎没有并发控制。 create table tb\_tinylog ( id String, name String, age UInt8 )engine=TinyLog;  插入数据，看存储的文件结构： 1、最简单的引擎 2、没有标记块 3、写入操作是追加写 4、数据以列字段文件存储 5、不允许同时读写  **如果操作写入失败，会损坏表结构，只能删除表，删除表需要删除data下的该表结构和metadata下的该表元数据** * * * 3）StripeLog引擎 在你需要写入许多小数据量（小于一百万行）的表的场景下使用这个引擎。 ~~~ create table test_stripelog( id UInt8 , name String , age UInt8)engine=StripeLog ; ~~~  * data.bin：数据文件，所有的列字段使用同一个文件保存，它们的数据都会被写入data.bin。 * index.mrk：数据标记，保存了数据在data.bin文件中的位置信息(每个插入数据块对应列的offset)，利用数据标记能够使用多个线程，以并行的方式读取data.bin内的压缩数据块，从而提升数据查询的性能。 * sizes.json：元数据文件，记录了data.bin和index.mrk大小的信息 每次的**INSERT**操作，ClickHouse会将**数据块**追加到表文件的末尾 ### MergeTree引擎 在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，支持几乎所有ClickHouse核心功能。 MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。这种数据片段往复合并的特点，也正是合并树名称的由来。 MergeTree作为家族系列最基础的表引擎，主要有以下特点： * 存储的数据按照主键排序：允许创建稀疏索引，从而加快数据查询速度 * 支持分区，可以通过PRIMARY KEY语句指定分区字段。 * 支持数据副本 * 支持数据采样 * 在MergeTree中主键并不用于去重，而是用于索引，加快查询速度 * 创建表 ~~~ create table tb_merge_tree( uid UIn8, name String, birthday Date, city String, gender String )engine =MergeTree() primary key uid order by (uid,birthday) ~~~ * 插入数据 ~~~ insert into tb_merge_tree values(1,'南京',toDate(now()),'南京','男'),(1,'南京2',toDate('1996-7-25'),'南京','男') insert into tb_merge_tree values(1,'南京3',toDate(now()),'南京','M'),(1,'南京4',toDate('1996-7-25'),'南京','M') ~~~  /var/lib/clickhouse/data/下数据文件  * 合并数据 ~~~ optimize table tb_merge_tree final ; ~~~  合并后/var/lib/clickhouse/data/下数据文件多出一个all\_1\_2\_1的文件夹，其中第一个数字代表最小版本，第二个数据代表最大的版本，第三个数字代表第几次合并。  ### ReplacingMergeTree表引擎 上文提到**MergeTree**表引擎无法对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是，**ReplacingMergeTree**只是在一定程度上解决了数据重复问题，但是并不能完全保障数据不重复。 ~~~ CREATETABLE emp_replacingmergetree (   emp_id UInt16 COMMENT'员工id', nameStringCOMMENT'员工姓名',   work_place StringCOMMENT'工作地点',   age UInt8 COMMENT'员工年龄',   depart StringCOMMENT'部门',   salary Decimal32(2) COMMENT'工资'   )ENGINE=ReplacingMergeTree() ORDERBY emp_id PRIMARY KEY emp_id PARTITIONBY work_place   ; -- 插入数据  INSERTINTO emp_replacingmergetree VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000); INSERTINTO emp_replacingmergetree VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000); ~~~ ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY 执行合并，相同主键的数据，保留最近插入的数据，旧的数据被清除 只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除 ### SummingMergeTree表引擎 ### Aggregatingmergetree表引擎 ### CollapsingMergeTree表引擎 ### VersionedCollapsingMergeTree表引擎 ### GraphiteMergeTree表引擎 ### 文件表引擎 数据源是以 Clickhouse 支持的一种输入格式（TabSeparated，Native等）存储数据的文件。 * 从 ClickHouse 导出数据到文件。 * 将数据从一种格式转换为另一种格式。 * 通过编辑磁盘上的文件来更新 ClickHouse 中的数据。 * TabSeparated格式 ~~~ CREATE TABLE file_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=File(TabSeparated) ~~~ 默认情况下，Clickhouse 会创建目录`/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table`。 手动创建`/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table/data.TabSeparated`文件，并且包含内容： 文件命名必须是data.TabSeparated 文件内容： ~~~ $ cat data.TabSeparated one 1 two 2 ~~~ * CSV格式 ~~~ create table tb_file_demo2(uid UInt16,name String)engine=File(CSV) ~~~ 在/var/lib/clickhouse/data/文件夹下创建data.CSV文件 ~~~ vi data.CSV 11 aa 22 bb ~~~ * local语法 这种方式不会创建表，可以查询数据，并且表引擎只能是File ~~~ -- 0或stdin，1或stdout cat user.CSV | clickhouse-local -q "create table tb_file3(id Int8,name String)engine=File(CSV,stdin)"; ~~~  * client语法 ~~~ 可以指定任意表引擎 create table tb_client(id Uint8,name String)engine=TinyLog; -- 导入数据 cat user.CSV | clickhouse-client -q "insert into tb_client FORMAT CSV" -- 自定义分隔符--format_csv_delimiter，指定数据库-d cat user.txt | clickhouse-client -q --format_csv_delimiter = '|' -d datatest1 'insert into tb_client FORMAT CSV' ~~~ 表引擎参考文章：[https://my.oschina.net/maoxiang/blog/4617507](https://my.oschina.net/maoxiang/blog/4617507)