ClickHouse学习笔记（二）：ClickHouse常见表引擎简介

1、简述

     ClickHouse 的表引擎是 ClickHouse 服务的核心，它们主要是解决以下问题：

1. 数据的存储方式和位置；
2. 支持哪些查询操作以及如何支持；
3. 数据的并发访问；
4. 数据索引的使用；
5. 是否可以支持多线程请求；
6. 是否可以支持数据复制。

注意：
引擎是区分大小写的

2、MergeTree 系列引擎（重要，后面单说）

    该系列引擎是执行高负载任务的最通用和最强大的表引擎，它们的特点是可以快速插入数据以及进行后续的数据处理。该系列引擎还同时支持数据复制（使用Replicated的引擎版本），分区 (partition) 以及一些其它引擎不支持的额外功能。

3、外部存储类型引擎

3.1、HDFS 表引擎

HDFS 表引擎不支持 Kerberos 认证，如果开启，请关闭HDFS的Kerberos认证，创建 HDFS 测试表示例：

CREATE TABLE hdfs_table1_local ON CLUSTER sharding_cluster
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = HDFS('hdfs://clickhouse1:9099/clickhouse/hdfs_table1/*', 'CSV')

3.2、MySQL 表引擎

创建 MySQL 表引擎测试表：

CREATE TABLE clickhouse_mysql_test_local ON CLUSTER sharding_cluster
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')

3.3、JDBC 表引擎

    相对于 MySQL 表引擎而言，JDBC 表引擎不仅可以对接 MySQL 数据库还能够与 PostgreSQL、SQLite 和 H2 数据库对接。但是，JDBC 表引擎无法单独完成所有的工作，他需要依赖名为 clickhouse-jdbc-bridge 的查询代理服务。

3.4、Kafka 表引擎

    Kafka 表引擎能够直接与 Kafka 系统对接，进而订阅 Kafka 中的主题并实时接收消息数据（暂不支持 Exactly once（恰好一次））。
创建 Kafka 表引擎测试表：

create table clickhouse_kafka_test_local(
	id UInt32,
	name String
) engine = Kafka()
  settings 
  kafka_broker_list = 'clickhouse1:9092,clickhouse2:9092,clickhouse3:9092',
  kafka_topic_list = 'clickhouse_kafka_test',
  kafka_group_name = 'clickhouse_kafka_test_group',
  kafka_format = 'JSONEachRow',
  kafka_skip_broken_messages = 100;

3.5、File 表引擎

     File 表引擎能够直接读取本地文件的数据，通常被作为一种扩充手段来使用。
File 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_file_table
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = File('CSV')

File 表引擎的数据只能保存在 config.xml 配置中由 path 指定的路径下。
例如：

<ch-path>/data/defalut/test_file_table/data.CSVch-path>

4、内存类型引擎

4.1、Memory 表引擎

     Memory 表引擎直接将数据保存在内存中，数据即不会被压缩也不会被格式转换，因为基于内存，所以服务重启后会丢失。
Memory 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_memory_table
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = Memory()

4.2、Set 表引擎

     Set 表引擎是拥有物理存储的，数据首先会被写至内存，然后被同步到磁盘文件中。
Set 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_set_table
(
    `id` UInt32
)
ENGINE = Set()

注意：
Set 表引擎不能被直接查询，正确的查询方法是将 Set 表引擎作为 IN 查询的右侧条件，例如：
SELECT arrayJoin([1,2,3]) AS a WHERE a IN test_set_table

4.3、Join 表引擎

     Join 表引擎可以说是为 JOIN 查询而生的，它等同于将 JOIN 查询进行了一层简单封装。

Join 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_join_table
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = Join(ANY,LEFT,id)

说明：
需要说明的是：Join表引擎更加通常的用途，是用于Join连接查询的右侧表。且Join表的数据是首先被写至内存，然后才被同步到磁盘文件上。这意味着两件事：
1.Join表的查询速度很快，因为它的存在本来就是为了优化连接查询的速度；
2.Join表不适合存放千万级以上的大表，否则会占用过多的服务器内存，它更适合存放需要经常查询的小表，且通常为join语句的右侧表。

4.4、Buffer 表引擎

     Buffer 表引擎完全使用内存装载数据，不支持文件的持久化存储，所以当服务重启之后，表内的数据会被清空。Buffer 表引擎不是为了面向查询场景而设计的，它的作用是充当缓冲区的角色。

5、日志引擎

5.1、TinyLog 表引擎

     TinyLog 是日志家族系列中性能最低的表引擎，它的存储结构由数据文件和元数据两部分组成。
TinyLog 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_tinylog_table
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = TinyLog()

5.2、StripeLog 表引擎

     StripeLog 对比 TinyLog 拥有更高的查询性能。
StripeLog 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_stripelog_table
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = StripeLog()

5.3、Log 表引擎

     Log 表引擎结合了 TinyLog 表引擎和 StripeLog 表引擎的长处，是日志家族系列中性能最高的表引擎。由于拥有数据标记且各列数据独立存储，所以 Log 既能够支持并行查询，又能够按列按需读取。
Log 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_log_table
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = Log()

6、接口引擎

     这一类表引擎不存储任何数据，而是像粘合剂一样可以整合其他数据表。

6.1、Merge 表引擎

     Merge 表引擎就如同一层使用了门面模式的代理，它本身不存储任何数据，也不支持数据写入。他的作用就如其名，即负责合并多个查询的结果集。

比如现在有几个表：test_table_2019、test_table_2020、test_table_2021、test_table_2022、test_table_2023
Merge 表引擎测试表：

CREATE TABLE test_table_all as test_table_2019
ENGINE = Merge(currentDatabase(),'^test_table_')

上面的语句是将所有以^test_table_开头的数据表合并。

6.2、Dictionary 表引擎

     Dictionary 表引擎是数据字段的一层代理封装，它可以取代字典函数，让用户通过数据表查询字典。字典内的数据被加载后，会全部保存到内存中，所以使用 Dictionary 表对字典表性能不会有任何影响。

Dictionary 表引擎测试表：

CREATE TABLE tb_test_flat_dict
(
    `id` UInt32,
    `code` String,
    `name` String
)
ENGINE = Dictionary(test_flat_dict)

test_flat_dict 对应一个已被加载的字典名称

6.3、Distributed 表引擎

     Distributed 表引擎自身不存储任何数据，它能作为分布式表的一层透明代理，在集群内部自动开展数据的写入分发以及查询路由工作。

7、其他引擎

7.1、Live View

    Live View 是一种特殊的视图，虽然它并不属于表引擎，但是因为它与数据表息息相关，Live View 的作用类似事件监听器，它能够将一条 SQL 查询结果作为监控目标，当目标数据增加时，Live View 可以及时发出响应。
原始表

CREATE TABLE origin_table1
(
    `id` UInt32,
    `name` String
)
ENGINE = Log()

创建一张 Live View 表示：

CREATE LIVE VIEW lv_origin AS SELECT COUNT(*) FROM orign_table1

如此一来，Live View 就进入监听模式了。接着通过下面的命令可以看出实时监控结果：

WATCH lv_origin

7.2、Null

    Null 表引擎的功能和作用，与 Unix 系统的空设备 /dev/null 很相似。如果用户向 Null 表写入数据，系统会正确返回，但是 Null 表会自动忽略数据，永远不会将它保存。如果不希望保留源表的数据，那么将原表设置成 Null 引擎将会是极好的选择。

7.3、URL

    URL 表引擎的作用等价于 HTTP 客户端，他可以通过 HTTP/HTTPS 协议，直接访问远端的 REST 服务。当执行 SELECT 查询的时候，底层会将其转换成 GET 请求的远程调用。而执行 INSERT 查询的时候，会将其转换为 POST 请求的远程调用。URL 表引擎的声明方式如下：

ENGINE = URL(url, format)

其中，url 表示远端的服务地址，而 format 则是 Clickhouse 支持的数据格式，如 TSV、CSV 和 JSON 等。