表引擎

表引擎（即表的类型）决定了：

• 数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。
• 支持哪些查询以及如何支持。
• 并发数据访问。
• 索引的使用（如果存在）。
• 是否可以执行多线程请求。
• 数据复制参数。

引擎类型

MergeTree

MergeTree是云数据库ClickHouse的主要存储引擎,按主键排序存储数据，支持索引、分区和复制，提供高速写入和实时分析查询。

该类型的引擎：

• MergeTree
• ReplacingMergeTree
• SummingMergeTree
• AggregatingMergeTree
• CollapsingMergeTree
• VersionedCollapsingMergeTree
• GraphiteMergeTree

日志

轻量级的小数据量存储，按插入顺序存储数据，无序，超高速写入，但没有索引。

该类型的引擎：

• TinyLog
• StripeLog
• Log

集成引擎

用于与其他的数据存储与处理系统集成的引擎。 该类型的引擎：

• Kafka
• MySQL
• ODBC
• JDBC
• HDFS

用于其他特定功能的引擎

该类型的引擎：

• Distributed
• MaterializedView
• Dictionary
• Merge
• File
• Null
• Set
• Join
• URL
• View
• Memory
• Buffer

虚拟列

虚拟列是表引擎组成的一部分，它在对应的表引擎的源代码中定义。

您不能在 CREATE TABLE 中指定虚拟列，并且虚拟列不会包含在 SHOW CREATE TABLE 和 DESCRIBE TABLE 的查询结果中。虚拟列是只读的，所以您不能向虚拟列中写入数据。

如果想要查询虚拟列中的数据，您必须在SELECT查询中包含虚拟列的名字。SELECT * 不会返回虚拟列的内容。

若您创建的表中有一列与虚拟列的名字相同，那么虚拟列将不能再被访问。我们不建议您这样做。为了避免这种列名的冲突，虚拟列的名字一般都以下划线开头。

合并树引擎示例

MergeTree

MergeTree引擎是云数据库ClickHouse的默认存储引擎，它适用于有序数据的快速插入和查询。MergeTree引擎以主键的方式组织数据，并支持按照主键范围进行数据分区和排序。这种组织方式使得MergeTree引擎在处理大量数据和快速查询时表现出色。

MergeTree引擎的主要特点和功能包括：

1. 数据分区：MergeTree引擎将数据按照主键范围进行分区，每个分区都包含一个或多个数据块，以支持更高效的数据查询和压缩。
2. 数据排序：数据在每个分区内按照主键进行排序，使得查询时可以利用主键范围进行快速定位和过滤。
3. 索引：MergeTree引擎自动为主键创建索引，加速查询操作。
4. 数据合并：当数据插入到MergeTree表时，如果与已有数据有重叠的主键范围，引擎会自动进行数据合并，保证数据的有序性和唯一性。
5. 数据压缩：MergeTree引擎支持多种数据压缩算法，可以有效减少数据占用的磁盘空间，提高存储效率。

下面是一个使用MergeTree引擎创建表的示例：

CREATE TABLE my_table
(
    date Date,
    id Int32,
    value Float64
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id)

在上述示例中，我们创建了一个名为my_table的表，它包含了日期（date）、ID（id）和值（value）三个列。使用MergeTree引擎，我们将数据按照日期进行分区（每个月一份数据），并按照日期和ID进行排序。这样可以加速按照日期范围和ID进行查询操作。

MergeTree引擎在数据查询和存储方面具有高效性和灵活性，适用于大数据量的分析和查询场景。

ReplacingMergeTree

ReplacingMergeTree引擎是云数据库ClickHouse的一种存储引擎，它是基于MergeTree引擎的一种变体。ReplacingMergeTree引擎用于处理带有版本控制的数据，允许在插入新数据时自动替换旧数据。这种引擎适用于需要保留最新数据版本并且可以删除旧数据的场景。

ReplacingMergeTree引擎的主要特点和功能包括：

1. 版本控制：每条数据都带有版本信息，新插入的数据会替换旧版本的数据。
2. 数据排序：数据按照主键范围进行排序，以支持快速查询和按照主键范围删除旧数据。
3. 索引：引擎会为主键创建索引，提高查询和删除操作的效率。
4. 数据合并：当新数据插入时，旧数据根据版本控制规则进行替换，保留最新的数据版本。
5. 数据压缩：支持多种数据压缩算法，减少数据占用的磁盘空间。

下面是一个使用ReplacingMergeTree引擎创建表的示例：

CREATE TABLE my_table
(
    date Date,
    id Int32,
    value Float64,
    version UInt32
)
ENGINE = ReplacingMergeTree(version)
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id)

在上述示例中，我们创建了一个名为my_table的表，它包含了日期（date）、ID（id）、值（value）和版本（version）四个列。使用ReplacingMergeTree引擎，我们按照版本控制规则对数据进行插入和替换操作。表的数据按照日期进行分区（每个月一份数据），并按照日期和ID进行排序。

ReplacingMergeTree引擎适用于需要保留最新数据版本并进行版本控制的场景，例如日志记录、事件追踪等应用。它提供了方便的数据替换和删除功能，使得数据的更新和维护更加灵活和高效。

CollapsingMergeTree

CollapsingMergeTree引擎是云数据库ClickHouse的一种存储引擎，它是基于MergeTree引擎的一种变体。CollapsingMergeTree引擎用于处理具有相同主键值的数据，并将它们合并为一行。这种引擎适用于需要对数据进行聚合和压缩的场景。

CollapsingMergeTree引擎的主要特点和功能包括：

1. 主键合并：具有相同主键值的行将被合并为一行，减少数据冗余和存储空间。
2. 数据排序：数据按照主键范围进行排序，以支持快速查询和按照主键范围删除数据。
3. 聚合函数：可以对合并后的行应用聚合函数，如SUM、MAX、MIN等，以获取合并后的结果。
4. 索引：引擎会为主键创建索引，提高查询和删除操作的效率。
5. 数据压缩：支持多种数据压缩算法，减少数据占用的磁盘空间。

下面是一个使用CollapsingMergeTree引擎创建表的示例：

CREATE TABLE my_table
(
    date Date,
    id Int32,
    value Float64,
    flag Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(flag)
ORDER BY (date, id)

在上述示例中，我们创建了一个名为my_table的表，它包含了日期（date）、ID（id）、值（value）和标志（flag）四个列。使用CollapsingMergeTree引擎，并根据标志（flag）进行主键合并。表的数据按照日期和ID进行排序。

CollapsingMergeTree引擎适用于需要对具有相同主键值的数据进行合并和聚合的场景，例如事件统计、日志分析等应用。它能够减少数据冗余，提高查询效率，并支持各种聚合操作，为数据分析提供便利。

VersionedCollapsingMergeTree

VersionedCollapsingMergeTree引擎是云数据库ClickHouse的一种存储引擎，它是基于CollapsingMergeTree引擎的一种变体。VersionedCollapsingMergeTree引擎适用于需要对数据进行合并和聚合，并且需要保留历史版本的场景。

VersionedCollapsingMergeTree引擎的主要特点和功能包括：

1. 主键合并：具有相同主键值的行将被合并为一行，减少数据冗余和存储空间。
2. 数据排序：数据按照主键范围进行排序，以支持快速查询和按照主键范围删除数据。
3. 聚合函数：可以对合并后的行应用聚合函数，如SUM、MAX、MIN等，以获取合并后的结果。
4. 历史版本：VersionedCollapsingMergeTree引擎会保留历史版本的数据，可以按照版本进行查询和回溯。
5. 索引：引擎会为主键创建索引，提高查询和删除操作的效率。

下面是一个使用VersionedCollapsingMergeTree引擎创建表的示例：

CREATE TABLE my_table
(
    date Date,
    id Int32,
    value Float64,
    flag Int8,
    version UInt32
)
ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(8192, version)
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, id)

在上述示例中，我们创建了一个名为my_table的表，它包含了日期（date）、ID（id）、值（value）、标志（flag）和版本（version）五个列。使用VersionedCollapsingMergeTree引擎，并根据版本（version）进行主键合并。表的数据按照日期和ID进行排序，并按照年月进行分区。

VersionedCollapsingMergeTree引擎适用于需要对具有相同主键值的数据进行合并和聚合，并且需要保留历史版本的场景，例如审计日志、数据变更记录等应用。它能够减少数据冗余，提供数据的历史版本查询和回溯功能，为数据分析和数据溯源提供便利。

AggregatingMergeTree

AggregatingMergeTree引擎是云数据库ClickHouse的一种存储引擎，用于对数据进行聚合操作和存储聚合结果。它适用于需要高效地进行聚合查询的场景，如数据分析、报表生成等。

AggregatingMergeTree引擎的主要特点和功能包括：

1. 聚合操作：引擎会按照指定的聚合键对数据进行分组和聚合操作，例如SUM、MAX、MIN等。
2. 存储聚合结果：引擎会存储聚合后的结果，而不是原始的细粒度数据，减少存储空间和提高查询性能。
3. 数据排序：数据按照聚合键进行排序，以支持快速的聚合查询。
4. 索引：引擎会为聚合键创建索引，提高聚合查询的效率。

下面是一个使用AggregatingMergeTree引擎创建表的示例：

CREATE TABLE my_table
(
    date Date,
    category String,
    value Float64
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, category)
SETTINGS index_granularity = 8192

在上述示例中，我们创建了一个名为my_table的表，它包含了日期（date）、分类（category）和值（value）三个列。使用AggregatingMergeTree引擎，并根据日期和分类进行数据的聚合和排序。表的数据按照年月进行分区，并设置了索引的粒度为8192。

通过使用AggregatingMergeTree引擎，您可以将细粒度的数据进行聚合，并存储聚合结果，以提高查询性能和减少存储空间。这对于需要频繁进行聚合查询的场景非常有用，可以加快查询速度并节省存储成本。

SummingMergeTree

SummingMergeTree引擎是云数据库ClickHouse中的一种存储引擎，用于对数据进行聚合操作并存储聚合结果。它适用于需要对某些列进行求和聚合的场景，例如统计总和、平均值等。

SummingMergeTree引擎的主要特点和功能包括：

1. 聚合操作：引擎会按照指定的聚合键对数据进行分组和聚合操作，例如对某列进行求和操作。
2. 存储聚合结果：引擎会存储聚合后的结果，而不是原始的细粒度数据，减少存储空间和提高查询性能。
3. 数据排序：数据按照聚合键进行排序，以支持快速的聚合查询。
4. 索引：引擎会为聚合键创建索引，提高聚合查询的效率。

下面是一个使用SummingMergeTree引擎创建表的示例：

CREATE TABLE my_table
(
    date Date,
    category String,
    value Float64
)
ENGINE = SummingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, category)
SETTINGS index_granularity = 8192

在上述示例中，我们创建了一个名为my_table的表，它包含了日期（date）、分类（category）和值（value）三个列。使用SummingMergeTree引擎，并根据日期和分类进行数据的聚合和排序。表的数据按照年月进行分区，并设置了索引的粒度为8192。

通过使用SummingMergeTree引擎，您可以对某些列进行求和聚合，并存储聚合结果，以提高查询性能和减少存储空间。这对于需要频繁进行求和操作的场景非常有用，可以加快查询速度并节省存储成本。