ClickHouse表引擎

1、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

3、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：

6、4 、MergeTreeClickhouse 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。格式：

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

10、可以看出他比MergeTree只多了一个ver，这个ver指代版本列，他和时间一起配置，区分哪条数据是最新的。案例：

12、columns — 包含将要被汇总的列的列名的元组案例：

14、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

16、3）在hadoop102上创建分布式表

18、5）查看数据量

19、可以看到每个节点大约有1/3的数据