ClickHouse是一款高性能的列式数据库管理系统（Column-Oriented DBMS），主要应用于在线分析处理（OLAP）场景。它的各种表引擎是其核心特性之一，不同的表引擎在数据存储、查询效率、数据更新等方面有着各自的特点。以下是关于ClickHouse表引擎的一些详细知识点：
1. **MergeTree家族**
- MergeTree是最常用的引擎，它通过排序和合并操作提供高效的数据读取。数据按照主键排序，支持数据压缩和部分更新。例如，MergeTree引擎的衍生类型包括LogicalReplicatedMergeTree用于复制表，CollapsingMergeTree适用于聚合计数，SummingMergeTree适合总计和平均值计算。
2. **Log Engines**
- TinyLog、SimpleLog和Memory是轻量级的日志引擎，适用于快速写入和简单查询。它们不支持索引，通常用于临时表或数据导入阶段。
3. **FixedString Engine**
- FixedString引擎用于存储固定长度的字符串，节省存储空间，适合存储如IP地址等固定长度的数据。
4. **Buffer Engine**
- Buffer引擎作为一个缓冲层，用于临时存储新数据，然后将数据批量写入到其他表引擎，提高写入性能。
5. **Merge Engine**
- Merge引擎用于合并多个表，通常是MergeTree系列的表，可以实现自动的后台合并操作。
6. **Replicated Engines**
- Replicated*系列引擎如ReplicatedMergeTree，用于实现数据复制和高可用性，确保多节点间的同步。
7. **Distributed Engine**
- Distributed引擎不实际存储数据，而是将查询分发到集群中的多个表上，汇总结果，适合分布式环境。
8. **Storage Format**
- ClickHouse支持多种存储格式，如RowBinary、JSONEachRow、TSV等，每种格式在解析速度、压缩率和可读性上有不同表现。
9. **Indexing**
- ClickHouse的索引基于主键，对于非主键字段的索引支持有限，但可以通过创建覆盖索引来优化查询。
10. **Partitioning**
- 表分区是提升查询性能的有效手段，可以通过时间戳、哈希或其他方式对数据进行分区。
11. **TTL与Materialized Views**
- TTL（Time To Live）可以设置数据过期自动删除，Materialized Views用于实时计算并保存结果，减少复杂查询的执行次数。
12. **Optimization**
- ClickHouse提供了许多查询优化技巧，如预计算、并行查询、使用JOIN和UNION ALL优化等。
了解并选择合适的表引擎是优化ClickHouse性能的关键。根据业务需求，比如数据更新频率、查询模式、数据量、是否需要数据复制等因素，选择最匹配的表引擎能显著提升数据分析效率。在实际应用中，还需要结合硬件配置、网络环境和系统架构来综合考虑。
clickhouse各种表引擎的异同markdown笔记.zip （1个子文件） 
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