Cilck House Log系列表引擎

目录

系列表引擎的特点

TinyLog表引擎使⽤

StripLog表引擎

Log表引擎 

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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

TinyLog表引擎使⽤

该引擎适⽤于 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。

CREATE TABLE emp_tinylog4 (
emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
name String COMMENT '员工姓名',
work_place String COMMENT '工作地点',
age UInt8 COMMENT '员工年龄',
depart String COMMENT '部门',
salary Decimal32(2) COMMENT '工资') 
ENGINE=TinyLog();

INSERT INTO emp_tinylog4 VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_tinylog4 VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);

进⼊默认数据存储⽬录，查看底层数据存储形式 , 可以看出： TinyLog 引擎表每⼀列都对应的⽂件：

当我们执⾏ ALTER 操作 时会报错，说明该表引擎不⽀持 ALTER 操作

node1 :) ALTER TABLE emp_tinylog4 DELETE WHERE emp_id = 5;

ALTER TABLE emp_tinylog

DELETE WHERE emp_id = 5

Received exception from server (version 20.5.2):

Code: 48. DB::Exception: Received from localhost:9009. DB::Exception: Mutations are not

supported by storage TinyLog.

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StripLog表引擎

相⽐ TinyLog ⽽⾔， StripeLog 拥有更⾼的查询性能（拥有 .mrk 标记⽂件，⽀持并⾏查询），同时其使⽤了更少的 ⽂件描述符（所有数据使⽤同⼀个⽂件保存）。

创建 StripeLog 表

CREATE TABLE emp_stripelog4 (
emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
name String COMMENT '员工姓名',
work_place String COMMENT '工作地点',
age UInt8 COMMENT '员工年龄',
depart String COMMENT '部门',
salary Decimal32(2) COMMENT '工资') 
ENGINE=StripeLog;

-- 插⼊数据

INSERT INTO emp_stripelog4 VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_stripelog4 VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);

-- 查询数据

-- 由于是分两次插⼊数据，所以查询时会有两个数据块

进⼊默认数据存储⽬录，查看底层数据存储形式

可以看出 StripeLog 表引擎对应的存储结构包括三个⽂件：

• 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

注：

1 、 StripeLog 引擎将所有数据都存储在了⼀个⽂件中，对于每次的 INSERT 操作， ClickHouse 会将 数据块 追

加到表⽂件的末尾

2 、 StripeLog 引擎同样不⽀持 ALTER UPDATE 和 ALTER DELETE 操作

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Log表引擎 

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 表引擎的⻓处， 是 Log 系列引擎中性能最⾼的表引擎。

CREATE TABLE emp_log4 (
emp_id UInt16 COMMENT '员工id',
name String COMMENT '员工姓名',
work_place String COMMENT '工作地点',
age UInt8 COMMENT '员⼯年龄',
depart String COMMENT '部门',
salary Decimal32(2) COMMENT '工资')
ENGINE=Log;

-- 查询数据，

-- 由于是分两次插⼊数据，所以查询时会有两个数据块

INSERT INTO emp_log4 VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_log4 VALUES (3,'bob','北京',33,'财务部',50000),(4,'tony','杭州',28,'销售事部',50000);

进⼊默认数据存储⽬录，查看底层数据存储形式

Log 引擎的存储结构包含三部分：

• 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