概述

表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储表的数据。包括：

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。

表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数。 :::info 引擎的名称大小写敏感 :::

TinyLog

以列文件的形式保存在磁盘上，不支持索引，没有并发控制。一般保存少量数据的小表，生产环境上作用有限。可以用于平时练习测试用。

create table t_tinylog ( id String, name String) engine=TinyLog;

Memory

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中，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。简单查询下有非常非常高的性能表现（超过 10G/s）。
一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太大（上限大概 1 亿行）的场景。

MergeTree(重点)

ClickHouse 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，支持索引和分区，地位可以相当于 innodb 之于 Mysql。而且基于 MergeTree，还衍生除了很多小弟，也是非常有特色的引擎。
建表语句

create table t_order_mt(
  id UInt32,
  sku_id String,
  total_amount Decimal(16,2),
  create_time Datetime
) engine =MergeTree
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

插入数据

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

MergeTree 其实还有很多参数(绝大多数用默认值即可)，但是三个参数是更加重要的，也涉及了关于 MergeTree 的很多概念。

partition by 分区(可选)

作用：
分区的目的主要是降低扫描的范围，优化查询速度

如果不填：
只会使用一个分区。

分区目录：
MergeTree 是以列文件+索引文件+表定义文件组成的，但是如果设定了分区那么这些文
件就会保存到不同的分区目录中。

并行：
分区后，面对涉及跨分区的查询统计，ClickHouse 会以分区为单位并行处理。

数据写入与分区合并：
任何一个批次的数据写入都会产生一个临时分区，不会纳入任何一个已有的分区。写入
后的某个时刻（大概 10-15 分钟后），ClickHouse 会自动执行合并操作（等不及也可以手动
通过 optimize 执行），把临时分区的数据，合并到已有分区中。

optimize table xxxx final;

例如，再次插入数据后，查询发现没有纳入任何分区，

大数据Hadoop

04-表引擎

概述

TinyLog

Memory

MergeTree(重点)

partition by 分区(可选)