云数据库ClickHouse中涉及多个专业术语，在本页面进行详细解释。

集群（Cluster）

在物理构成上，云数据库ClickHouse集群是由多个云数据库ClickHouse服务器节点组成的分布式数据库。这些节点协同工作，共同处理和存储数据，提供高可用性和扩展性。

分片（Shard）

云数据库ClickHouse集群将数据分散存储到多台服务器上，每台服务器存储和处理数据的一个子集，称为分片。每个分片可以包含单个或多个服务器，通过水平分割数据负载，实现并行处理和高性能查询。

副本（Replica）

云数据库ClickHouse提供副本机制，将数据冗余存储至2台或多台服务器上，以提高数据的可靠性和冗余容错能力。副本保证了数据的备份和故障恢复，当一个节点出现故障时，可以切换到其他副本节点，确保数据的持久性和可用性。

数据库（DataBase）

云数据库ClickHouse集群逻辑上包含多个数据库，每个数据库是一个独立的命名空间，用于组织和管理表、列、视图、函数等相关对象。每个数据库可以拥有自己的数据结构和访问权限，实现数据的逻辑隔离和管理。

表（Table）

表是云数据库ClickHouse中数据的组织形式，用于存储和管理具有相同结构的数据。根据数据分布方式，表可以是本地表或分布式表；根据存储引擎，表可以是单机表或复制表。

本地表（Local Table）

本地表的数据只会存储在当前写入的节点上，不会被分散到多台机器。本地表适用于对单个节点的资源进行有效利用的场景，但缺乏横向扩展能力。

分布式表（Distributed Table）

分布式表是云数据库ClickHouse中本地表的集合，将多个本地表抽象为一张统一的表，对外提供写入和查询功能。当写入分布式表时，数据会被自动分发到集合中的各个本地表中；当查询分布式表时，集合中的各个本地表都会被分别查询，最终结果会被汇总后返回。分布式表具备良好的横向扩展能力，可以利用多台服务器的存储和计算资源来处理大规模数据。

表引擎

表引擎即表类型，决定数据的存储方式和位置、支持的查询以及访问、索引、主备复制等特性。云数据库ClickHouse提供了多种表引擎，主要为以下4个系列。MergeTree系列：核心存储引擎，最通用和功能最强大的表引擎，支持数据Replicated和Distributed。Log系列：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。Integration系列：主要用于将外部数据如Kafka、HDFS、Mysql导入到云数据库ClickHouse中，或者在云数据库ClickHouse中直接操作外部数据源。Special系列：为特定场景而定制，如数据内存存储、为目标表配置buffer、数据存本地文件等。

单机表

单机表的数据只会存储在当前机器上，不会被复制到其他机器。单机表适用于对数据的冗余存储要求较低的场景，适合小规模数据集的处理和分析。

复制表

复制表的数据会被自动复制到多台机器上，形成多个副本。复制表通过数据冗余和备份提高数据的可靠性和容错能力。当其中一个副本节点出现故障时，系统可以切换到其他副本节点，确保数据的持久性和可用性。复制表适用于对数据可靠性和冗余要求较高的场景，确保数据的安全性和高可用性。