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Special系列表引擎

一、Memory

​​​​​​​二、Merge

三、Distributed

Special系列表引擎

一、Memory

Memory表引擎直接将数据保存在内存中，ClickHouse中的Memory表引擎具有以下特点:

• Memory 引擎以未压缩的形式将数据存储在 RAM 中，数据完全以读取时获得的形式存储。
• 并发数据访问是同步的，锁范围小，读写操作不会相互阻塞。
• 不支持索引。
• 查询是并行化的，在简单查询上达到最大速率（超过10 GB /秒），在相对较少的行（最多约100,000,000）上有高性能的查询。
• 没有磁盘读取，不需要解压缩或反序列化数据，速度更快（在许多情况下，与 MergeTree 引擎的性能几乎一样高）。
• 重新启动服务器时，表存在，但是表中数据全部清空。
• Memory引擎多用于测试。

示例：

#在 newdb中创建表 t_memory ，表引擎使用Memory
node1 :) create table t_memory(id UInt8 ,name String, age UInt8) engine = Memory;
 
CREATE TABLE t_memory
(
    `id` UInt8,
    `name` String,
    `age` UInt8
)
ENGINE = Memory
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.
 
#向表 t_memory中插入数据
node1 :) insert into t_memory values (1,'张三',18),(2,'李四',19),(3,'王五',20);
 
INSERT INTO t_memory VALUES
 
Ok.
3 rows in set. Elapsed: 0.004 sec. 
 
#查询表t_memory中的数据
node1 :) select * from t_memory;
 
SELECT *
FROM t_memory
┌─id─┬─name─┬─age─┐
│  1 │ 张三  │  18 │
│  2 │ 李四  │  19 │
│  3 │ 王五  │  20 │
└────┴──────┴─────┘
3 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.
 
#重启clickhouse 服务
[root@node1 ~]# service clickhouse-server restart
Stop clickhouse-server service: DONE
Start clickhouse-server service: Path to data directory in /etc/clickhouse-server/config.xml: /var/lib/clickhouse/
DONE
 
#进入 newdb 库，查看表 t_memory数据，数据为空。
node1 :) select * from t_memory;
 
SELECT *
FROM t_memory
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

注意：”Memory”表引擎写法固定，不能小写。同时创建好表t_memory后，在对应的磁盘目录/var/lib/clickhouse/data/newdb下没有“t_memory”目录，基于内存存储，当重启ClickHouse服务后，表t_memory存在，但是表中数据全部清空。

​​​​​​​​​​​​​​二、Merge

Merge 引擎 (不要跟 MergeTree 引擎混淆) 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，这里需要多个表的结构相同，并且创建的Merge引擎表的结构也需要和这些表结构相同才能读取。

读是自动并行的，不支持写入。读取时，那些被真正读取到数据的表如果设置了索引，索引也会被使用。

Merge 引擎的参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式：

Merge(数据库, 正则表达式)

例如：Merge(hits, '^WatchLog') 表示数据会从 hits 数据库中表名匹配正则 ‘^WatchLog’ 的表中读取。

注意:当选择需要读取的表时，会匹配正则表达式匹配上的表，如果当前Merge表的名称也符合正则表达式匹配表名，这个Merge表本身会自动排除，以避免进入递归死循环，当然也可以创建两个相互无限递归读取对方数据的 Merge 表，但这并没有什么意义。

示例：

#在newdb库中创建表m_t1，并插入数据
node1 :) create table m_t1 (id UInt8 ,name String,age UInt8) engine = TinyLog;
node1 :) insert into m_t1 values (1,'张三',18),(2,'李四',19)
 
#在newdb库中创建表m_t2，并插入数据
node1 :) create table m_t2 (id UInt8 ,name String,age UInt8) engine = TinyLog;
node1 :) insert into m_t2 values (3,'王五',20),(4,'马六',21)
 
#在newdb库中创建表m_t3，并插入数据
node1 :) create table m_t3 (id UInt8 ,name String,age UInt8) engine = TinyLog;
node1 :) insert into m_t3 values (5,'田七',22),(6,'赵八',23)
 
#在newdb库中创建表t_merge，使用Merge引擎，匹配m开头的表
node1 :) create table t_merge (id UInt8,name String,age UInt8) engine = Merge(newdb,'^m');
 
#查询 t_merge表中的数据
node1 :) select * from t_merge;
 
SELECT *
FROM t_merge
┌─id─┬─name──┬─age─┐
│  1 │ 张三   │  18 │
│  2 │ 李四   │  19 │
└────┴───────┴─────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┐
│  3 │ 王五  │  20 │
│  4 │ 马六  │  21 │
└────┴──────┴─────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┐
│  5 │ 田七  │  22 │
│  6 │ 赵八  │  23 │
└────┴──────┴─────┘
6 rows in set. Elapsed: 0.008 sec. 

 注意：t_merge表不会在对应的库路径下产生对应的目录结构。

三、Distributed

Distributed是ClickHouse中分布式引擎，之前所有的操作虽然说是在ClickHouse集群中进行的，但是实际上是在node1节点中单独操作的，与node2、node3无关，使用分布式引擎声明的表才可以在其他节点访问与操作。

Distributed引擎和Merge引擎类似，本身不存放数据,功能是在不同的server上把多张相同结构的物理表合并为一张逻辑表。

分布式引擎语法：

Distributed(cluster_name, database_name, table_name[, sharding_key])

对以上语法解释：

• cluster_name：集群名称，与集群配置中的自定义名称相对应。配置在/etc/metrika.xml文件中，如下图：

• database_name：数据库名称。
• table_name：表名称。
• sharding_key：可选的，用于分片的key值，在数据写入的过程中，分布式表会依据分片key的规则，将数据分布到各个节点的本地表。

注意：创建分布式表是读时检查的机制，也就是说对创建分布式表和本地表的顺序并没有强制要求。

示例：

#在node1、node2、node3节点上启动ClickHouse 服务
[root@node1 ~]# service clickhouse-server start
[root@node2 ~]# service clickhouse-server start
[root@node3 ~]# service clickhouse-server start
 
#使用默认的default库，在每个节点上创建表 test_table
node1 :) create table test_local (id UInt8,name String) engine= TinyLog
node2 :) create table test_local (id UInt8,name String) engine= TinyLog
node3 :) create table test_local (id UInt8,name String) engine= TinyLog
 
#在node1上创建分布式表 t_distributed，表引擎使用 Distributed 引擎
node1 :) create table t_distributed(id UInt8,name String) engine = Distributed(clickhouse_cluster_3shards_1replicas,default,test_local,id);
注意：以上分布式表 t_distributed 只存在与node1节点的clickhouse中。
 
#分别在node1、node2、node3节点上向表test_local中插入2条数据
node1 :) insert into test_local values (1,'张三'),(2,'李四');
node2 :) insert into test_local values (3,'王五'),(4,'马六');
node3 :) insert into test_local values (5,'田七'),(6,'赵八');
 
#查询分布式表 t_distributed 中的数据
node1 :) select * from t_distributed;
SELECT *
FROM t_distributed
┌─id─┬─name──┐
│  1 │ 张三   │
│  2 │ 李四   │
└────┴───────┘
┌─id─┬─name─┐
│  5 │ 田七  │
│  6 │ 赵八  │
└────┴──────┘
┌─id─┬─name─┐
│  3 │ 王五  │
│  4 │ 马六  │
└────┴──────┘
6 rows in set. Elapsed: 0.010 sec. 
 
#向分布式表 t_distributed 中插入一些数据，然后查询 node1、node2、node3节点上的test_local数据，发现数据已经分布式存储在不同节点上
node1 :) insert into t_distributed values (7,'zs'),(8,'ls'),(9,'ww'),(10,'ml'),(11,'tq'),(12,'zb');
 
#node1查询本地表 test_local
node1 :) select * from test_local;
SELECT *
FROM test_local
┌─id─┬─name─┐
│  1 │ 张三  │
│  2 │ 李四  │
│  9 │ ww   │
│ 12 │ zb   │
└────┴──────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.004 sec. 
 
#node2查询本地表 test_local
node2 :) select * from test_local;
SELECT *
FROM test_local
┌─id─┬─name─┐
│  3 │ 王五  │
│  4 │ 马六  │
│  7 │ zs   │
│ 10 │ ml   │
└────┴──────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.004 sec. 
 
#node3查询本地表 test_local
node3 :) select * from test_local;
SELECT *
FROM test_local
┌─id─┬─name─┐
│  5 │ 田七  │
│  6 │ 赵八  │
│  8 │ ls   │
│ 11 │ tq   │
└────┴──────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.005 sec. 

以上在node1节点上创建的分布式表t_distributed 虽然数据是分布式存储在每个clickhouse节点上的，但是只能在node1上查询t_distributed 表，其他clickhouse节点查询不到此分布式表。如果想要在每台clickhouse节点上都能访问分布式表我们可以指定集群，创建分布式表：

#创建分布式表 t_cluster ,引擎使用Distributed 引擎
node1 :) create table t_cluster on cluster clickhouse_cluster_3shards_1replicas (id UInt8,name String) engine = Distributed(clickhouse_cluster_3shards_1replicas,default,test_local,id);
CREATE TABLE t_cluster ON CLUSTER clickhouse_cluster_3shards_1replicas
(
    `id` UInt8,
    `name` String
)
ENGINE = Distributed(clickhouse_cluster_3shards_1replicas, default, test_local, id)
┌─host──┬─port─┬─status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
│ node3 │ 9000 │      0 │       │                   2 │                0 │
│ node2 │ 9000 │      0 │       │                   1 │                0 │
│ node1 │ 9000 │      0 │       │                   0 │                0 │
└───────┴──────┴────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘
3 rows in set. Elapsed: 0.152 sec. 

上面的语句中使用了ON CLUSTER分布式DDL（数据库定义语言），这意味着在集群的每个分片节点上，都会创建一张Distributed表，这样便可以从其中任意一端发起对所有分片的读、写请求。

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