2022-08-26 19:07:59 +00:00
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slug: /zh/engines/table-engines/log-family/stripelog
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2020-05-06 19:28:06 +00:00
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# StripeLog {#stripelog}
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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2020-07-09 12:11:15 +00:00
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该引擎属于日志引擎系列。请在[日志引擎系列](index.md)文章中查看引擎的共同属性和差异。
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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在你需要写入许多小数据量(小于一百万行)的表的场景下使用这个引擎。
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2020-03-22 09:14:59 +00:00
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## 建表 {#table_engines-stripelog-creating-a-table}
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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column1_name [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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column2_name [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE = StripeLog
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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2020-04-30 18:19:18 +00:00
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查看[建表](../../../engines/table-engines/log-family/stripelog.md#create-table-query)请求的详细说明。
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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2020-03-22 09:14:59 +00:00
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## 写数据 {#table_engines-stripelog-writing-the-data}
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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`StripeLog` 引擎将所有列存储在一个文件中。对每一次 `Insert` 请求,ClickHouse 将数据块追加在表文件的末尾,逐列写入。
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ClickHouse 为每张表写入以下文件:
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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- `data.bin` — 数据文件。
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- `index.mrk` — 带标记的文件。标记包含了已插入的每个数据块中每列的偏移量。
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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`StripeLog` 引擎不支持 `ALTER UPDATE` 和 `ALTER DELETE` 操作。
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2020-03-22 09:14:59 +00:00
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## 读数据 {#table_engines-stripelog-reading-the-data}
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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带标记的文件使得 ClickHouse 可以并行的读取数据。这意味着 `SELECT` 请求返回行的顺序是不可预测的。使用 `ORDER BY` 子句对行进行排序。
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2020-03-22 09:14:59 +00:00
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## 使用示例 {#table_engines-stripelog-example-of-use}
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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建表:
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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CREATE TABLE stripe_log_table
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(
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timestamp DateTime,
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message_type String,
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message String
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)
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ENGINE = StripeLog
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```
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插入数据:
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The first regular message')
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INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The second regular message'),(now(),'WARNING','The first warning message')
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```
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我们使用两次 `INSERT` 请求从而在 `data.bin` 文件中创建两个数据块。
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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ClickHouse 在查询数据时使用多线程。每个线程读取单独的数据块并在完成后独立的返回结果行。这样的结果是,大多数情况下,输出中块的顺序和输入时相应块的顺序是不同的。例如:
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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SELECT * FROM stripe_log_table
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```
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
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│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR │ The second regular message │
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│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING │ The first warning message │
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└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
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┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message───────────────────┐
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│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR │ The first regular message │
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└─────────────────────┴──────────────┴───────────────────────────┘
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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对结果排序(默认增序):
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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``` sql
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2019-04-26 09:51:15 +00:00
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SELECT * FROM stripe_log_table ORDER BY timestamp
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```
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2020-03-20 18:20:59 +00:00
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2020-03-21 04:11:51 +00:00
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┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
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│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR │ The first regular message │
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│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR │ The second regular message │
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│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING │ The first warning message │
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└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
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