Log表引擎在ClickHouse中的实现

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Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。

数据存储方式

Log表引擎将数据按照追加顺序写入日志文件中，而不是直接写入磁盘的数据文件。每个日志文件有固定大小限制，一旦写满，则生成一个新的日志文件。这种设计可以最大程度地减少磁盘寻址的开销，提高写入性能。

写入过程

当数据写入Log表时，ClickHouse首先将数据追加写入当前活跃的日志文件中。如果当前活跃的日志文件已满，则生成一个新的日志文件，并将新的数据写入其中。

合并过程

这里的合并是指周期性地将多个小的日志文件合并为一个更大的日志文件。合并过程可以减少文件数量，提高查询性能。

合并过程分为两个阶段：

1. 合并小日志文件为中等大小的日志文件：ClickHouse定期将一些小的日志文件合并为一个中等大小的日志文件。这样的合并操作可以减少日志文件的数量，减少查询时需要读取的文件数量。
2. 合并中等大小的日志文件为数据文件：ClickHouse再次合并这些中等大小的日志文件，生成更大的数据文件。数据文件是MergeTree表引擎的存储形式，可以提供更高的查询性能。

与MergeTree表引擎的差异

虽然Log表引擎和MergeTree表引擎都可以处理追加写入的场景，但两者在数据存储和查询方面存在一些差异。

数据写入：

• Log表引擎将数据追加写入日志文件，不会对数据进行排序和聚合，只有单独的日志文件。
• MergeTree表引擎在写入数据时，会根据指定的主键进行排序和聚合，并将数据写入多个数据文件，以实现更高效的查询。

查询性能：

• Log表引擎的查询性能相对较低。由于数据存储方式的限制，对于查询大时间范围内的数据，需要读取多个日志文件。
• MergeTree表引擎的查询性能较高。它可以根据索引和数据文件的分布，有效地定位和读取所需的数据。

总结来说，Log表引擎适用于需要高性能追加写入的场景，而MergeTree表引擎适用于较为复杂的分析查询场景。