这里会介绍ClickHouse几种数据库引擎，已经对应的特点和应用的场景。数据库引擎允许您处理数据表。默认情况下，ClickHouse使用Atomic数据库引擎。它提供了可配置的table engines和SQL dialect。

目前的数据库引擎：

• MySQL
• MaterializeMySQL
• Lazy
• Atomic
• PostgreSQL
• MaterializedPostgreSQL
• Replicated
• SQLite

Atomic

支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。

建表语句

  CREATE DATABASE test[ ENGINE = Atomic];

特性

Table UUID

数据库Atomic中的所有表都有唯一的UUID，并将数据存储在目录/clickhouse_path/store/xxx/xxxyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy/，其中xxxyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy是该表的UUID。

通常，UUID是自动生成的，但用户也可以在创建表时以相同的方式显式指定UUID(不建议这样做)。例如:

CREATE TABLE name UUID "28f1c61c-2970-457a-bffe-454156ddcfef" (n UInt64) ENGINE = ...;

RENAME TABLES

RENAME查询是在不更改UUID和移动表数据的情况下执行的。这些查询不会等待使用表的查询完成，而是会立即执行。

DROP/DETACH TABLES

在DROP TABLE上，不删除任何数据，数据库Atomic只是通过将元数据移动到/clickhouse_path/metadata_dropped/将表标记为已删除，并通知后台线程。最终表数据删除前的延迟由database_atomic_delay_before_drop_table_sec设置指定。

可以使用SYNC修饰符指定同步模式。使用database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously设置执行此操作。

EXCHANGE TABLES

EXCHANGE以原子方式交换表。

-- 非原子操作
RENAME TABLE new_table TO tmp, old_table TO new_table, tmp TO old_table;

--原子操作
EXCHANGE TABLES new_table AND old_table;

ReplicatedMergeTree in Atomic Database

对于ReplicatedMergeTree表，建议不要在ZooKeeper和副本名称中指定engine-path的参数。在这种情况下，将使用配置的参数default_replica_path和default_replica_name。

如果要显式指定引擎的参数，建议使用{uuid}宏。这是非常有用的，以便为ZooKeeper中的每个表自动生成唯一的路径。

MySQL

MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和SELECT查询，以方便您在ClickHouse与MySQL之间进行数据交换。

MySQL数据库引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中，因此您可以执行诸如SHOW TABLES或SHOW CREATE TABLE之类的操作。

但无法对其执行操作：RENAME、CREATE TABLE和ALTER。

创建数据库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MySQL("host:port", ["database" | database], "user", "password")

引擎参数

• host:port — MySQL服务地址
• database — MySQL数据库名称
• user — MySQL用户名
• password — MySQL用户密码

mysql与ClickHouse数据类型对应

其他的MySQL数据类型将全部都转换为String。

使用例子

MySQL操作:

mysql> USE test;
Database changed

mysql> CREATE TABLE `mysql_table` (
    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)

mysql> insert into mysql_table (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
Query OK, 1 row affected (0,00 sec)

mysql> select * from mysql_table;
+------+-----+
| int_id | value |
+------+-----+
|      1 |     2 |
+------+-----+
1 row in set (0,00 sec)

ClickHouse中的数据库，与MySQL服务器交换数据:

CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL("localhost:3306", "test", "my_user", "user_password")

SHOW DATABASES

┌─name─────┐
│ default  │
│ mysql_db │
│ system   │
└──────────┘

SHOW TABLES FROM mysql_db

┌─name─────────┐
│  mysql_table │
└──────────────┘

SELECT * FROM mysql_db.mysql_table

┌─int_id─┬─value─┐
│      1 │     2 │
└────────┴───────┘

INSERT INTO mysql_db.mysql_table VALUES (3,4)

SELECT * FROM mysql_db.mysql_table

┌─int_id─┬─value─┐
│      1 │     2 │
│      3 │     4 │
└────────┴───────┘

PostgreSQL

允许连接到远程PostgreSQL服务。支持读写操作(SELECT和INSERT查询)，以在ClickHouse和PostgreSQL之间交换数据。

在SHOW TABLES和DESCRIBE TABLE查询的帮助下，从远程PostgreSQL实时访问表列表和表结构。

支持表结构修改(ALTER TABLE … ADD|DROP COLUMN)。如果use_table_cache参数(参见下面的引擎参数)设置为1，则会缓存表结构，不会检查是否被修改，但可以用DETACH和ATTACH查询进行更新。

使用总体上与mysql引擎类似

创建数据库

CREATE DATABASE test_database 
ENGINE = PostgreSQL("host:port", "database", "user", "password"[, `use_table_cache`]);

引擎参数

• host:port — PostgreSQL服务地址
• database — 远程数据库名次
• user — PostgreSQL用户名称
• password — PostgreSQL用户密码
• schema – PostgreSQL 模式
• use_table_cache — 定义数据库表结构是否已缓存或不进行。可选的。默认值： 0

数据类型对应

SQLite

允许连接到SQLite数据库，并支持ClickHouse和SQLite交换数据， 执行INSERT和SELECT查询。

SQLite将整个数据库(定义、表、索引和数据本身)存储为主机上的单个跨平台文件。在写入过程中，SQLite会锁定整个数据库文件，因此写入操作是顺序执行的。读操作可以是多任务的。SQLite不需要服务管理(如启动脚本)或基于GRANT和密码的访问控制。访问控制是通过授予数据库文件本身的文件系统权限来处理的。

创建数据库

    CREATE DATABASE sqlite_database 
    ENGINE = SQLite("db_path")

引擎参数

• db_path — SQLite 数据库文件的路径

数据类型对应

Lazy

在最后一次访问之后，只在RAM中保存expiration_time_in_seconds秒。只能用于Log表。

它是为存储许多小的Log表而优化的，对于这些表，访问之间有很长的时间间隔。

创建数据库

    CREATE DATABASE testlazy ENGINE = Lazy(expiration_time_in_seconds);

Replicated

该引擎基于Atomic引擎。它支持通过将DDL日志写入ZooKeeper并在给定数据库的所有副本上执行的元数据复制。

一个ClickHouse服务器可以同时运行和更新多个复制的数据库。但是同一个复制的数据库不能有多个副本。

这是一个实验性的引擎，不应该在生产中使用。

创建数据库

    CREATE DATABASE testdb ENGINE = Replicated("zoo_path", "shard_name", "replica_name") [SETTINGS ...]

MaterializeMySQL

创建ClickHouse数据库，包含MySQL中所有的表，以及这些表中的所有数据。

ClickHouse服务器作为MySQL副本工作。它读取binlog并执行DDL和DML查询。

这是一个实验性的引擎，不应该在生产中使用。

创建数据库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MaterializeMySQL("host:port", ["database" | database], "user", "password") [SETTINGS ...]

MaterializedPostgreSQL

使用PostgreSQL数据库表的初始数据转储创建ClickHouse数据库，并启动复制过程，即执行后台作业，以便在远程PostgreSQL数据库中的PostgreSQL数据库表上发生新更改时应用这些更改。

ClickHouse服务器作为PostgreSQL副本工作。它读取WAL并执行DML查询。DDL不是复制的，但可以处理（如下所述）。

这是一个实验性的引擎，不应该在生产中使用。

创建数据库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MaterializedPostgreSQL("host:port", ["database" | database], "user", "password") [SETTINGS ...]

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ClickHouse经典中文文档分享

参考文章

• ClickHouse(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景
• ClickHouse(02)ClickHouse架构设计介绍概述与ClickHouse数据分片设计
• ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
• ClickHouse(04)如何搭建ClickHouse集群
• ClickHouse(05)ClickHouse数据类型详解
• ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析