1. ClickHouse表引擎的概述

ClickHouse表引擎可分为四个系列，分别是Log、MergeTree、Integration、Special，其中包含了两种特殊的引擎Replicated、Distributed。可以根据自己的业务场景组合使用。MergeTree系列是官方主推的存储引擎，在本文章暂不研究，其他三种主要用于特殊用途，为本文主要介绍对象

2. 表引擎特点介绍

• Log系列

Log系列表引擎主要用于快速写入小表（1百万行左右），然后全读出来的场景。当需要快速写入和整体读的时候，最有效。

Log系列表引擎的共性是：

1. 数据顺序append写到磁盘
2. 不支持delete和update
3. 不支持索引
4. 不支持原子写
5. Insert的操作会阻塞select操作

主要的特点是：

1. 数据存储磁盘
2. 写入时追加数据到文件末尾
3. 不支持突变的操作
4. 不支持索引，所以select效率比较低
5. 非原子性写入数据

该类型的引擎主要有三种：TinyLog、StripeLog、Log

TinyLog：不支持并发读取数据文件，查询性能较差，格式简单，属于存储中间数据

Striplog：支持并发读取数据文件，查询性能比TinyLog好；将多有列存储在用一个文件中，减少了文件个数

Log：支持并发读取数据文件，查询性能比TinyLog好；每个列会单独存储在一个独立的文件中

• Integration系列

该系统表引擎主要用于对接外部数据源

Kafka：可以将kafka Topic中的数据直接导入到clickhouse

Mysql：将Mysql作为存储引擎，直接可以在Clickhouse中对mysql表进行select等操作

HDFS：直接读取HDFS的特定格式的数据文件

• Specal系列

Special系列的表引擎，主要是为了特定场景的。

Memory引擎，数据以未压缩的原始形式存在内存中，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。简单查询下有非常高的性能表现。一般仅用来测试，适用于非常高的性能，同事数据量不大的场景。

Merge引擎本身不存储数据，但同时从任意多个其他的表中读取数据。读取时自动并行，支持写入。

Distributed引擎，本身不存储数据，但是可以从多个服务器进行分布式查询。读是自动并行的

关于整合：

1. Merge引擎：在同一个服务器上的，多个相同结构的物理表，可以被整合成一张大的逻辑表，这张表的数据包含了物理表中的所有数据
2. Distributed：在不同的server上，多个相同结构的物理表，可以被整合成一张大的逻辑表，这张逻辑表的数据，就是包含了物理表的所有数据