clickhouse--表引擎

表引擎

表引擎（即表的类型）决定了：

1）数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据

2）支持哪些查询以及如何支持。

3）并发数据访问。

4）索引的使用（如果存在）。

5）是否可以执行多线程请求。

6）数据复制参数。

ClickHouse的表引擎有很多，下面介绍其中几种，对其他引擎有兴趣的可以去查阅官方文档：https://clickhouse.yandex/docs/zh/operations/table_engines/

TinyLog

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

- 如果同时从表中读取和写入数据，则读取操作将抛出异常；

- 如果同时写入多个查询中的表，则数据将被破坏。

这种表引擎的典型用法是 write-once：首先只写入一次数据，然后根据需要多次读取。此引擎适用于相对较小的表（建议最多1,000,000行）。如果有许多小表，则使用此表引擎是适合的，因为它比需要打开的文件更少。当拥有大量小表时，可能会导致性能低下。 不支持索引。

案例：创建一个TinyLog引擎的表并插入一条数据

:)create table t (a UInt16, b String) ENGINE=TinyLog;

:)insert into t (a, b) values (1, 'abc');

此时我们到保存数据的目录/var/lib/clickhouse/data/default/t中可以看到如下目录结构：

[root@hadoop102 t]# ls

a.bin  b.bin  sizes.json

a.bin 和 b.bin 是压缩过的对应的列的数据，sizes.json 中记录了每个 *.bin 文件的大小：

[root@hadoop102 t]# cat sizes.json 

{"yandex":{"a%2Ebin":{"size":"28"},"b%2Ebin":{"size":"30"}}}

Memory

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中，服务器重启数据就会消失。读写操作不会相互阻塞，不支持索引。简单查询下有非常非常高的性能表现（超过10G/s）。

一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太大（上限大概 1 亿行）的场景。

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。 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的索引（如果有的话）会被使用。

Merge 引擎的参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式。

案例：先建t1，t2，t3三个表，然后用 Merge 引擎的 t 表再把它们链接起来。

:)create table t1 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;

:)create table t2 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;

:)create table t3 (id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;

:)insert into t1(id, name) values (1, 'first');

:)insert into t2(id, name) values (2, 'second');

:)insert into t3(id, name) values (3, 'i am in t3');

:)create table t (id UInt16, name String) ENGINE=Merge(currentDatabase(), '^t');

:) select * from t;

┌─id─┬─name─┐

│  2 │ second │

└────┴──────┘

┌─id─┬─name──┐

│  1 │ first │

└────┴───────┘

┌─id─┬─name───────┐

│ 3	 │ i am in t3 │

└────┴────────────┘

MergeTree

Clickhouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree （合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎。

MergeTree 引擎系列的基本理念如下。当你有巨量数据要插入到表中，你要高效地一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进存储，这种策略会高效很多。

他的特点如下:

1）数据按主键排序

2）可以使用分区（如果指定了主键）

3）支持数据副本

4）支持数据采样

格式：

案例：

create table mt_table(date Date,id UInt8,name String) 

engine=MergeTree() 

partition by date 

order by (id,name) 

settings index_granularity=8192;

insert into mt_table values ('2019-05-01', 1, 'zhangsan');

insert into mt_table values ('2019-06-01', 2, 'lisi');

insert into mt_table values ('2019-05-03', 3, 'wangwu');

在/var/lib/clickhouse/data/default/mt_tree下可以看到：

随便进入一个目录：

- *.bin是按列保存数据的文件

- *.mrk保存块偏移量

- primary.idx保存主键索引

ReplacingMergeTree

这个引擎是在 MergeTree 的基础上，添加了“处理重复数据”的功能，该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除具有相同主键的重复项。数据的去重只会在合并的过程中出现。合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。因此，ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间，但是它不保证没有重复的数据出现。

格式：

案例：

create table rmt_table(date Date,id UInt8,name String,point UInt8)
ENGINE=ReplacingMergeTree(point)
partition by date
order by (id,name);

插入一些数据：

insert into rmt_table values ('2019-07-10', 1, 'a', 20);

insert into rmt_table values ('2019-07-10', 1, 'a', 30);

insert into rmt_table values ('2019-07-11', 1, 'a', 20);

insert into rmt_table values ('2019-07-11', 1, 'a', 30);

insert into rmt_table values ('2019-07-11', 1, 'a', 10);

等待一段时间或optimize table rmt_table手动触发merge，后查询

master :) select * from rmt_table;

SELECT *
FROM rmt_table 

┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-10 │  1 │ a    │    20 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘
┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-10 │  1 │ a    │    30 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘
┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-11 │  1 │ a    │    20 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘
┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-11 │  1 │ a    │    30 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘
┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-11 │  1 │ a    │    10 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. 

master :) optimize table rmt_table;

OPTIMIZE TABLE rmt_table

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.169 sec. 

master :) select * from rmt_table;

SELECT *
FROM rmt_table
┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-10 │  1 │ a    │    30 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘
┌───────date─┬─id─┬─name─┬─point─┐
│ 2019-07-11 │  1 │ a    │    30 │
└────────────┴────┴──────┴───────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

有时候手动刷新一次没有用，多刷几次，还是有些没有，那就只能等时间了。

SummingMergeTree

该引擎继承自 MergeTree。区别在于，当合并 SummingMergeTree 表的数据片段时，ClickHouse 会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度，对于不可加的列，会取一个最先出现的值。

语法：

ENGINE = SummingMergeTree([columns])

[PARTITION BY expr]

[ORDER BY expr]

[SAMPLE BY expr]

[SETTINGS name=value,...]

columns — 包含将要被汇总的列的列名的元组

案例：

create table smt_table(date Date,name String,sum UInt16,not_sum UInt16)
:-] engine=SummingMergeTree(sum)
:-] partition by date
:-] order by (date,name);

插入数据：

insert into smt_table values ('2019-07-10', 'a', 1, 2);

insert into smt_table values ('2019-07-10', 'b', 2, 1);

insert into smt_table values ('2019-07-11', 'b', 3, 9);

insert into smt_table values ('2019-07-11', 'b', 3, 8);

insert into smt_table values ('2019-07-11', 'a', 3, 1);

insert into smt_table values ('2019-07-12', 'c', 1, 3);

等待一段时间或optimize table smt_table手动触发merge，后查询

master :) select * from smt_table;

SELECT *
FROM smt_table 

┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-10 │ a    │   1 │       2 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-10 │ b    │   2 │       1 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-11 │ b    │   3 │       9 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-11 │ b    │   3 │       8 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-11 │ a    │   3 │       1 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-12 │ c    │   1 │       3 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘

6 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

master :) optimize table smt_table ;

OPTIMIZE TABLE smt_table

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. 

master :) select * from smt_table;

SELECT *
FROM smt_table 

┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-10 │ a    │   1 │       2 │
│ 2019-07-10 │ b    │   2 │       1 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-11 │ a    │   3 │       1 │
│ 2019-07-11 │ b    │   6 │       9 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘
┌───────date─┬─name─┬─sum─┬─not_sum─┐
│ 2019-07-12 │ c    │   1 │       3 │
└────────────┴──────┴─────┴─────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

发现2019-07-11，b的sum列合并相加了，=not_sum列取了9（因为b列为9的数据最先插入）。

Distributed

分布式引擎，本身不存储数据, 但可以在多个服务器上进行分布式查询。 读是自动并行的。读取时，远程服务器表的索引（如果有的话）会被使用。

Distributed(cluster_name, database, table [, sharding_key])

参数解析：

cluster_name  - 服务器配置文件中的集群名,在/etc/metrika.xml中配置的

database – 数据库名

table – 表名

sharding_key – 数据分片键

案例演示：

1）在hadoop102，hadoop103，hadoop104上分别创建一个表t

:)create table t(id UInt16, name String) ENGINE=TinyLog;

2）在三台机器的t表中插入一些数据

:)insert into t(id, name) values (1, 'zhangsan');

:)insert into t(id, name) values (2, 'lisi');

3）在hadoop102上创建分布式表

:)create table dis_table(id UInt16, name String) ENGINE=Distributed(perftest_3shards_1replicas, default, t, id);

4）往dis_table中插入数据

:) insert into dis_table select * from t

5）查看数据量

:) select count() from dis_table 

FROM dis_table 

┌─count()─┐

│    8 │

└─────────┘

:) select count() from t

SELECT count()

FROM t 

┌─count()─┐

│    3 │

└─────────┘

可以看到每个节点大约有1/3的数据