当前位置: 首页 > news >正文

[AIGC] ClickHouse的表引擎介绍

ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统,支持各种不同的表引擎。表引擎是数据库系统中的核心组件,它定义了数据的存储方式和访问方式。本文将介绍ClickHouse中常见的表引擎及其特点。


文章目录

    • 一、MergeTree引擎
    • 二、ReplacingMergeTree引擎
    • 三、SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎
    • 四、Distributed引擎
    • 结论

一、MergeTree引擎

MergeTree引擎是ClickHouse最常用的表引擎之一,用于管理分布式表和本地表的数据。具有以下特点:

  • 列式存储:MergeTree以列式存储的方式将数据存储在磁盘上,提供了高效的数据压缩和查询性能。
  • 分区和排序:数据可以根据一个或多个列进行分区和排序,提高查询时的数据定位和过滤效率。
  • 数据合并:数据写入时会被分成多个数据块,定期合并相邻的数据块,释放空间并提高查询性能。

二、ReplacingMergeTree引擎

ReplacingMergeTree引擎是在MergeTree引擎基础上进行扩展的引擎,适用于按时间序列存储的数据。具有以下特点:

  • 支持数据更新:与MergeTree引擎不同,ReplacingMergeTree引擎允许对已存在的数据进行更新操作,保留历史数据版本。
  • 版本控制:每条数据都带有一个版本号,通过版本号的比较和更新操作,实现数据的合并和替换。

三、SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎

SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎是用于快速聚合计算的引擎。它们具有以下特点:

  • 预聚合:在写入时进行聚合计算并存储部分结果,提高查询时的计算性能。
  • 数据合并:定期合并相邻的数据块,释放空间并累积聚合结果,以保持一致性。

四、Distributed引擎

Distributed引擎是ClickHouse中用于管理分布式表的引擎。具有以下特点:

  • 数据分片和复制:数据会根据预定义的分布规则在多个物理节点上进行分片和复制,实现数据的分布和冗余。
  • 查询路由:根据查询语句的条件和分布式表的分布规则,将查询请求路由到相应的节点上进行处理。

结论

ClickHouse提供了多种不同的表引擎,每个引擎都有自己的特点和适用场景。MergeTree引擎是最常用的引擎,适合大规模数据处理和分析。ReplacingMergeTree引擎适用于按时间序列存储的数据,支持数据更新和版本控制。SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎用于快速聚合计算。Distributed引擎用于管理分布式表的数据分片和路由。

了解不同的表引擎及其特点,可以根据具体的需求选择最适合的引擎,提高数据处理和查询的性能和效率。在设计和管理ClickHouse表时,选择合适的表引擎是非常重要的一步。

http://www.lryc.cn/news/394144.html

相关文章:

  • 关于新装Centos7无法使用yum下载的解决办法
  • OpenEarthMap:全球高分辨率土地覆盖制图的基准数据集(开源来下载!!!)
  • 工作助手VB开发笔记(1)
  • WAWA鱼曲折的大学四年回忆录
  • Go 依赖注入设计模式
  • 使用React复刻ThreeJS官网示例——keyframes动画
  • 嵌入式linux面试1
  • 智能交通(3)——Learning Phase Competition for Traffic Signal Control
  • 【扩散模型】LCM LoRA:一个通用的Stable Diffusion加速模块
  • 【PYG】pytorch中size和shape有什么不同
  • 备份服务器出错怎么办?
  • 数据库(表)
  • Feign-未完成
  • # [0705] Task06 DDPG 算法、PPO 算法、SAC 算法【理论 only】
  • Open3D 点云CPD算法配准(粗配准)
  • 04-ArcGIS For JavaScript的可视域分析功能
  • Nestjs基础
  • DDL:针对于数据库、数据表、数据字段的操作
  • 昇思学习打卡-5-基于Mindspore实现BERT对话情绪识别
  • Java中 普通for循环, 增强for循环( foreach) List中增删改查的注意事项
  • 昇思25天学习打卡营第19天|LSTM+CRF序列标注
  • 微服务: 初识 Spring Cloud
  • 探索InitializingBean:Spring框架中的隐藏宝藏
  • JVM专题之垃圾收集算法
  • 2024年6月后2周重要的大语言模型论文总结:LLM进展、微调、推理和对齐
  • 大数据面试题之数仓(1)
  • [机器学习]-4 Transformer介绍和ChatGPT本质
  • 基于深度学习的电力分配
  • 飞书 API 2-4:如何使用 API 将数据写入数据表
  • 系统设计题-日活月活统计