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目录

Log系列表引擎

1. TinyLog

2. StripeLog

3. Log

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MySQL的数据表有InnoDB和MyISAM存储引擎，不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引方式等功能，也可以称之为表类型。在ClickHouse中也有表引擎。

表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否支持index索引、支持的query种类、是否支持主备复制等。

ClickHouse提供了大约28种表引擎，各有各的用途，比如有Log系列用来做小表数据分析，MergeTree系列用来做大数据量分析，而Integration系列则多用于外表数据集成。再考虑复制表Replicated系列，分布式表Distributed等，纷繁复杂。

ClickHouse表引擎一共分为四个系列，分别是Log系列、MergeTree系列、Integration系列、Special系列。其中包含了两种特殊的表引擎Replicated、Distributed，功能上与其他表引擎正交，根据场景组合使用。

​​​​​​​Log系列表引擎

Log系列表引擎功能相对简单，主要用于快速写入小表（1百万行左右的表），然后全部读出的场景，即一次写入，多次查询。Log系列表引擎包含：TinyLog、StripeLog、Log三种引擎。

• 几种Log表引擎的共性是：

1. 数据被顺序append写到本地磁盘上。
2. 不支持delete、update修改数据。
3. 不支持index（索引）。
4. 不支持原子性写。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。
5. insert会阻塞select操作。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。

• 它们彼此之间的区别是：

1. TinyLog：不支持并发读取数据文件，查询性能较差；格式简单，适合用来暂存中间数据。
2. StripLog：支持并发读取数据文件，查询性能比TinyLog好；将所有列存储在同一个大文件中，减少了文件个数。
3. Log：支持并发读取数据文件，查询性能比TinyLog好；每个列会单独存储在一个独立文件中。

1. 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。

由于TinyLog数据存储不分块，所以不支持并发数据读取，该引擎适合一次写入，多次读取的场景，对于处理小批量中间表的数据可以使用该引擎，这种引擎会有大量小文件，性能会低。

• 示例：

#在ch中创建库 newdb，并使用node1 :) create database newdb;node1 :) use newdb;#创建表t_tinylog 表，使用TinyLog引擎node1 :) create table t_tinylog(id UInt8,name String,age UInt8) engine=TinyLog;#向表中插入数据node1 :) insert into t_tinylog values (1,'张三',18),(2,'李四',19),(3,'王五',20);#查询表中的数据node1 :) select * from t_tinylog;SELECT *FROM t_tinylog┌─id─┬─name─┬─age─┐│  1 │ 张三  │  18  ││  2 │ 李四  │  19  │ │  3 │ 王五  │  20  │└────┴──────┴─────┘3 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.#在表中删除一条数据，这里是不支持delete。node1 :) delete from t_tinylog where id = 1;//语句不适合CHnode1 :) alter table t_tinylog delete where id = 1;:Exception: Mutations are not supported by storage TinyLog.

当在newdb库中创建表t_tinylog后，在ClickHouse保存数据的目录/var/lib/clickhouse/data/newdb/下会多一个t_tinylog目录，如图所示：

在向表t_tinylog中插入数据后，进入“t_tinylog”目录，查看目录下的文件，如下图所示：

我们可以发现，表t_tinylog中的每个列都单独对应一个*.bin文件，同时还有一个sizes.json文件存储元数据，记录了每个bin文件中数据大小。

​​​​​​​2. StripeLog

相比TinyLog而言，StripeLog数据存储会划分块，每次插入对应一个数据块，拥有更高的查询性能（拥有.mrk标记文件，支持并行查询）。StripeLog 引擎将所有列存储在一个文件中，使用了更少的文件描述符。对每一次 Insert 请求，ClickHouse 将数据块追加在表文件的末尾，逐列写入。StripeLog 引擎不支持 ALTER UPDATE 和 ALTER DELETE 操作。

• 示例：

#在库 newdb中创建表 t_stripelog，使用StripeLog引擎node1 :) create table t_stripelog(id UInt8,name String,age UInt8) engine = StripeLog;#向表t_stripelog中插入数据，这里插入分多次插入，会将数据插入不同的数据块中node1 :) insert into t_stripelog values (1,'张三',18);node1 :) insert into t_stripelog values (2,'李四',19);#查询表 t_stripelog数据node1 :) select * from t_stripelog;SELECT *FROM t_stripelog┌─id─┬─name─┬─age─┐│  1  │ 张三  │  18 │└────┴──────┴─────┘┌─id─┬─name─┬─age─┐│  2  │ 李四  │  19 │└────┴──────┴─────┘2 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

当在newdb库中创建表 t_stripelog后，在ClickHouse保存数据的目录/var/lib/clickhouse/data/newdb/下会多一个t_stripelog目录，如图所示：

在向表t_stripelog中插入数据后，进入“t_stripelog”目录，查看目录下的文件，如下图所示：

我们可以发现只有三个文件：

1. data.bin:数据文件，所有列字段都写入data.bin文件中。
2. index.mrk:数据标记文件，保存了数据在data.bin 文件中的位置信息，即每个插入数据列的offset信息，利用数据标记能够使用多个线程，并行度取data.bin压缩数据，提升查询性能。
3. sizes.json:元数据文件，记录了data.bin和index.mrk大小信息。

3. Log

Log引擎表适用于临时数据，一次性写入、测试场景。Log引擎结合了TinyLog表引擎和StripeLog表引擎的长处，是Log系列引擎中性能最高的表引擎。

Log表引擎会将每一列都存在一个文件中，对于每一次的INSERT操作，会生成数据块，经测试，数据块个数与当前节点的core数一致。

• 示例：

#在newdb中创建表t_log 使用Log表引擎node1 :) create table t_log(id UInt8 ,name String ,age UInt8 ) engine = Log;#向表 t_log中插入数据，分多次插入，插入后数据存入数据块node1 :) insert into t_log values (1,'张三',18);node1 :) insert into t_log values (2,'李四',19);node1 :) insert into t_log values (3,'王五',20);node1 :) insert into t_log values (4,'马六',21);node1 :) insert into t_log values (5,'田七',22);#查询表t_log中的数据node1 :) select * from t_log;SELECT *FROM t_log┌─id─┬─name─┬─age─┐│  1  │ 张三   │  18  ││  2  │ 李四   │  19  │└────┴─────┴─────┘┌─id─┬─name─┬─age─┐│  3  │ 王五  │  20   ││  4  │ 马六  │  21   ││  5  │ 田七  │  22   │└────┴─────┴─────┘5 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

当在newdb库中创建表 t_log后，在ClickHouse保存数据的目录/var/lib/clickhouse/data/newdb/下会多一个t_log目录，如图所示：

在向表t_log中插入数据后，进入“t_log”目录，查看目录下的文件，如下图所示：

我们发现表t_log中的每个列都对应一个*.bin文件。其他两个文件的解释如下：

1. __marks.mrk：数据标记，保存了每个列文件中的数据位置信息，利用数据标记能够使用多个线程，并行度取data.bin压缩数据，提升查询性能。
2. sizes.json:记录了*.bin 和__mark.mrk大小的信息。

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