【转载】04.ClickHouse表引擎之Log系列表引擎

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[TOC]

### 前言

本篇文章转载于大佬文章：[大数据技术与数仓](https://www.modb.pro/db/79081)

### 一、概述

本文将介绍ClickHouse中一个非常重要的概念—**表引擎(table engine)**。

如果对MySQL熟悉的话，或许你应该听说过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、锁定水平等功能，也可以称之为**表类型**。

ClickHouse提供了丰富的表引擎，这些不同的表引擎也代表着不同的**表类型**。

比如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。

本文会对ClickHouse中常见的表引擎进行介绍，主要包括以下内容：

- 表引擎的作用是什么
- MergeTree系列引擎
- Log家族系列引擎
- 外部集成表引擎
- 其他特殊的表引擎

### 二、表引擎的作用是什么

- 决定表存储在哪里以及以何种方式存储
- 支持哪些查询以及如何支持
- 并发数据访问
- 索引的使用
- 是否可以执行多线程请求
- 数据复制参数

### 三、表引擎分类

| 引擎分类            | 引擎名称                                                     |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| MergeTree系列       | MergeTree 、ReplacingMergeTree 、SummingMergeTree 、 AggregatingMergeTree 、 CollapsingMergeTree 、 VersionedCollapsingMergeTree 、GraphiteMergeTree |
| Log系列             | TinyLog 、StripeLog 、Log                                    |
| Integration Engines | Kafka 、MySQL、ODBC 、JDBC、HDFS                             |
| Special Engines     | Distributed 、MaterializedView、 Dictionary 、Merge 、File、Null 、Set 、Join 、 URL   View、Memory 、 Buffer |

### 四、Log系列表引擎

#### 4.1 应用场景

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**。

#### 4.2 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)

#### 4.3 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**。

#### 4.4 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。

```sql
CREATE TABLE emp_tinylog (
  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_tinylog 
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_tinylog
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

```sql
[root@cdh04 emp_tinylog]# pwd
/var/lib/clickhouse/data/default/emp_tinylog
[root@cdh04 emp_tinylog]# ll
总用量 28
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  56 9月  17 14:33 age.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  97 9月  17 14:33 depart.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  60 9月  17 14:33 emp_id.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  70 9月  17 14:33 name.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  68 9月  17 14:33 salary.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 185 9月  17 14:33 sizes.json
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  80 9月  17 14:33 work_place.bin
## 查看sizes.json数据
## 在sizes.json文件内使用JSON格式记录了每个．bin文件内对应的数据大小的信息
{
    "yandex":{
        "age%2Ebin":{
            "size":"56"
        },
        "depart%2Ebin":{
            "size":"97"
        },
        "emp_id%2Ebin":{
            "size":"60"
        },
        "name%2Ebin":{
            "size":"70"
        },
        "salary%2Ebin":{
            "size":"68"
        },
        "work_place%2Ebin":{
            "size":"80"
        }
    }
}
```

当我们执行**ALTER操作**时会报错，说明该表引擎不支持ALTER操作

```sql
-- 以下操作会报错：
-- DB::Exception: Mutations are not supported by storage TinyLog.
ALTER TABLE emp_tinylog DELETE WHERE emp_id = 5;
ALTER TABLE emp_tinylog UPDATE age = 30 WHERE emp_id = 4;
```

#### 4.5 StripLog表引擎使用

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）。

```sql
CREATE TABLE emp_stripelog (
  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_stripelog
VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_stripelog 
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
cdh04 :) select * from emp_stripelog;

SELECT *
FROM emp_stripelog

┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart─┬───salary─┐
│      1 │ tom  │ 上海       │  25 │ 技术部 │ 20000.00 │
│      2 │ jack │ 上海       │  26 │ 人事部 │ 10000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴────────┴──────────┘
┌─emp_id─┬─name─┬─work_place─┬─age─┬─depart───┬───salary─┐
│      3 │ bob  │ 北京       │  33 │ 财务部   │ 50000.00 │
│      4 │ tony │ 杭州       │  28 │ 销售事部 │ 50000.00 │
└────────┴──────┴────────────┴─────┴──────────┴──────────┘
```

进入默认数据存储目录，查看底层数据存储形式

```shell
[root@cdh04 emp_stripelog]# pwd
/var/lib/clickhouse/data/default/emp_stripelog
[root@cdh04 emp_stripelog]# ll
总用量 12
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 673 9月  17 15:11 data.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 281 9月  17 15:11 index.mrk
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  69 9月  17 15:11 sizes.json
```

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

> 提示：
>
> + 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
>
> + StripeLog引擎同样不支持`ALTER UPDATE`和`ALTER DELETE`操作

#### 4.6 Log表引擎使用

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。

```sql
CREATE TABLE emp_log (
  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;
  
INSERT INTO emp_log VALUES (1,'tom','上海',25,'技术部',20000),(2,'jack','上海',26,'人事部',10000);
INSERT INTO emp_log 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
cdh04 :) select * from emp_log;

SELECT *
FROM emp_log

进入默认数据存储目录，查看底层数据存储形式

```shell
[root@cdh04 emp_log]# pwd
/var/lib/clickhouse/data/default/emp_log
[root@cdh04 emp_log]# ll
总用量 32
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  56 9月  17 15:55 age.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  97 9月  17 15:55 depart.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  60 9月  17 15:55 emp_id.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 192 9月  17 15:55 __marks.mrk
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  70 9月  17 15:55 name.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  68 9月  17 15:55 salary.bin
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse 216 9月  17 15:55 sizes.json
-rw-r----- 1 clickhouse clickhouse  80 9月  17 15:55 work_place.bin
```

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

> 提示：
>
> 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，都会对应一个数据块

标签: ClickHouse

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