【大数据】ClickHouse常见的表引擎及建表语法

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。接下来我们就仔细了解下MergeTree 及该系列的其他引擎的使用场景及建表语法。

MergeTree

MergeTree 系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。数据可以以数据片段的形式一个接着一个的快速写入，数据片段在后台按照一定的规则进行合并。相比在插入时不断修改（重写）已存储的数据，这种策略会高效很多。

特点：

存储的数据按主键排序。
如果指定了分区键的话，可以使用分区
支持数据副本（ReplicatedMergeTree 系列的表提供了数据副本功能）
支持数据采样

建表语句

java 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]

ReplacingMergeTree

相对于MergeTree，它会用最新的数据覆盖具有相同主键的重复项。删除老数据的操作是在分区异步merge的时候进行处理，合并会在后台一个不确定的时间进行，因此你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理，只有同一个分区的数据才会被去重，分区间及shard间重复数据不会被去重，所以应用侧想要获取到最新数据，需要配合argMax函数一起使用。

建表语法

java 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

SummingMergeTree

当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行进行汇总，将同一主键的行替换为包含sum后的一行记录。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。

建表语法

java 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = SummingMergeTree([columns])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

AggregatingMergeTree

该引擎继承自MergeTree，并改变了数据片段的合并逻辑。ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键(准确的说是排序键)的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。可以使用AggregatingMergeTree表引擎来做增量数据的聚合统计，包括物化视图的数据聚合

建表语法

java 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = AggregatingMergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr]
[SETTINGS name=value, ...]

CollapsingMergeTree

在创建时与MergeTree基本一样，除了最后多了一个参数，需要指定Sign位(必须是Int8类型)。CollapsingMergeTree会异步地删除(折叠)除了特定列Sign1和-1值以外的所有字段的值重复的行。

建表语法

java 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

VersionedCollapsingMergeTree

继承自 MergeTree 并将折叠行的逻辑添加到合并数据部分的算法中，是CollapsingMergeTree的升级，使用不同的collapsing算法，该算法允许使用多个线程以任何顺序插入数据。特别是， Version 列有助于正确折叠行，即使它们以错误的顺序插入。相比之下, CollapsingMergeTree 只允许严格连续插入。

建表语法

java 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

Replicated*MergeTre

只有Replicated*MergeTree系列引擎是上面介绍的引擎的多副本版本，为了提升数据和服务的可靠性，建议使用副本引擎:

ReplicatedMergeTree

ReplicatedSummingMergeTree

ReplicatedReplacingMergeTree

ReplicatedAggregatingMergeTreeReplicatedCollapsingMergeTree

ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree

ReplicatedGraphiteMergeTree

副本是表级别的，不是整个服务器级的。所以，服务器里可以同时有复制表和非复制表。

副本不依赖分片。每个分片有它自己的独立副本

建表语法

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CREATE TABLE table_name
(
    EventDate DateTime,
    CounterID UInt32,
    UserID UInt32
) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)