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1.数据库引擎

• ClickHouse 中支持在创建数据库时指定引擎，目前比较常用的两种引擎为默认引擎
  和 MySQL 数据库引擎。

1.1 Ordinary 默认数据库引擎

Ordinary 就是 ClickHouse 中默认引擎，如果不指定数据库引擎创建的就是Ordinary 数据库引擎，在这种数据库下面可以使用任意表引擎。创建时需要注意，Ordinary 首字母需要大写，不然会抛出异常。

1.2 MySQL 数据库引擎

MySQL 引擎用于将远程的 MySQL 服务器中的表映射到 ClickHouse 中，并允许对表进行INSERT 插入和 SELECT 查询，方便在 ClickHouse 与 MySQL 之间进行数据交换。

• 这里不会将 MySQL 的数据同步到 ClickHouse 中，ClickHouse 就像一个壳子，可以将 MySQL 的表映射成ClickHouse 表，使用 ClickHouse 查询 MySQL 中的数据，在 MySQL 中进行的 CRUD 操作，可以同时映射到 ClickHouse 中。
• MySQL 数据库引擎会将对其的查询转换为 MySQL 语法并发送到 MySQL 服务器中，因此可以执行诸如 SHOW TABLES 或 SHOW CREATE TABLE 之类的操作，但是不允许创建表、修改表、删除数据、重命名操作

MySQL 引擎语法

ClickHouse 中创建库使用 MySQL 引擎语法如下：

字段类型的映射

• 在 ClickHouse 中使用 MySQL 引擎建库，将 MySQL 库中数据映射到 ClickHouse中，mysql 库中表字段类型与 ClickHouse 表字段类型的映射如下，这里每种类型在ClickHouse 中都支持 Nullable,即可空。
  

2.ClickHouse 表引擎

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

ClickHouse 提供了大约 28 种表引擎，各有各的用途 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 系列用来做小表数据分析
• MergeTree 系列用来做大数据量分析
• 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，

3.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

几种 Log 表引擎的共性是：

• 数据被顺序 append 写到本地磁盘上。

• 不支持 delete、update 修改数据。

• 不支持 index（索引）。

• 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。

• 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：

• 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。
• 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。
• 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。

3.1 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：

3.2 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：

3.3 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：

4.Special 系列表引擎

4.1 Memory

Memory 表引擎直接将数据保存在内存中，ClickHouse 中的 Memory 表引擎具有以下特点:

• Memory 引擎以未压缩的形式将数据存储在 RAM 中，数据完全以读取时获得的形式存储。
• 并发数据访问是同步的，锁范围小，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），在相对较少的行（最多约 100,000,000）上有高性能的查询。
• 没有磁盘读取，不需要解压缩或反序列化数据，速度更快（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，表存在，但是表中数据全部清空。
• Memory 引擎多用于测试。

示例：

注意：”Memory”表引擎写法固定，不能小写。同时创建好表 t_memory 后，在对应的磁盘目录/var/lib/clickhouse/data/newdb 下没有“t_memory”目录，基于内存存储，当重启 ClickHouse 服务后，表 t_memory 存在，但是表中数据全部清空。

4.2 Merge

Merge 引擎 (不要跟 MergeTree 引擎混淆) 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，这里需要多个表的结构相同，并且创建的 Merge 引擎表的结构也需要和这些表结构相同才能读取。

• 读是自动并行的，不支持写入
• 读取时，那些被真正读取到数据的表如果设置了索引，索引也会被使用。
  
  示例：
  
  

4.3 Distributed

Distributed 是== ClickHouse 中 分 布 式 引 擎== ， 之 前 所 有 的 操 作 虽 然 说 是 在ClickHouse 集群中进行的，但是实际上是在 node1 节点中单独操作的，与 node2、node3无关，使用分布式引擎声明的表才可以在其他节点访问与操作。

Distributed 引擎和 Merge 引擎类似，本身不存放数据,功能是在不同的 server上把多张相同结构的物理表合并为一张逻辑表。

示例：



上面的语句中使用了 ON CLUSTER 分布式 DDL（数据库定义语言），这意味着在集群的每个分片节点上，都会创建一张 Distributed 表，这样便可以从其中任意一端发起对所有分片的读、写请求。