DOCAPI-7991: EN review, RU translation for the update of Log engines docs (#7040)

* Typo fix.

* Update log_family.md (#43)

* Update tinylog.md (#44)

* DOCAPI-7991: RU translation.
This commit is contained in:
BayoNet 2019-09-24 02:55:50 +03:00 committed by alexey-milovidov
parent 779648f7cc
commit 1143eefda6
4 changed files with 15 additions and 40 deletions

View File

@ -16,7 +16,7 @@ Engines:
- Append data to the end of file when writing.
- Support locks for concurrent data access.
During `INSERT` query the table is locked, and other queries for reading and writing data both wait for unlocking. If there are no writing data queries, any number of reading data queries can be performed concurrently.
During `INSERT` queries, the table is locked, and other queries for reading and writing data both wait for the table to unlock. If there are no data writing queries, any number of data reading queries can be performed concurrently.
- Do not support [mutation](../../query_language/alter.md#alter-mutations) operations.
- Do not support indexes.
@ -30,9 +30,9 @@ Engines:
## Differences
The `TinyLog` engine is the simplest in the family and provides the poorest functionality and lowest efficiency. The `TinyLog` engine does not support a parallel reading of data. It reads the data slower than other engines of the family that have parallel reading, and it uses almost as many descriptors as the `Log` engine because it stores each column in a separate file. Use it in simple low-load scenarios.
The `TinyLog` engine is the simplest in the family and provides the poorest functionality and lowest efficiency. The `TinyLog` engine doesn't support parallel data reading by several threads. It reads data slower than other engines in the family that support parallel reading and it uses almost as many descriptors as the `Log` engine because it stores each column in a separate file. Use it in simple low-load scenarios.
The `Log` and `StripeLog` engines support parallel reading of data. When reading data ClickHouse uses multiple threads. Each thread processes separated data block. The `Log` engine uses the separate file for each column of the table. The `StripeLog` stores all the data in one file. Thus the `StripeLog` engine uses fewer descriptors in the operating system, but the `Log` engine provides a more efficient reading of the data.
The `Log` and `StripeLog` engines support parallel data reading. When reading data, ClickHouse uses multiple threads. Each thread processes a separate data block. The `Log` engine uses a separate file for each column of the table. `StripeLog` stores all the data in one file. As a result, the `StripeLog` engine uses fewer descriptors in the operating system, but the `Log` engine provides higher efficiency when reading data.
[Original article](https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/table_engines/log_family/) <!--hide-->

View File

@ -1,12 +1,9 @@
# TinyLog
Engine belongs to the family of log engines. See [Log Engine Family](log_family.md) for common properties of log engines and for their differences.
The engine belongs to the log engine family. See [Log Engine Family](log_family.md) for common properties of log engines and their differences.
The typical way using this table engine is write-once method: firstly write the data one time, then read it as many times as needed. For example, you can use `TinyLog`-type tables for intermediary data that is processed in small batches.
Queries are executed in a single stream. In other words, this engine is intended for relatively small tables (recommended up to about 1,000,000 rows). It makes sense to use this table engine if you have many small tables, since it is simpler than the [Log](log.md) engine (fewer files need to be opened).
The situation when you have a large number of small tables guarantees poor productivity, but may already be used when working with another DBMS, and you may find it easier to switch to using `TinyLog`-type tables.
This table engine is typically used with the write-once method: write data one time, then read it as many times as necessary. For example, you can use `TinyLog`-type tables for intermediary data that is processed in small batches. Note that storing data in a large number of small tables is inefficient.
Queries are executed in a single stream. In other words, this engine is intended for relatively small tables (up to about 1,000,000 rows). It makes sense to use this table engine if you have many small tables, since it's simpler than the [Log](log.md) engine (fewer files need to be opened).
[Original article](https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/table_engines/tinylog/) <!--hide-->

View File

@ -1,6 +1,6 @@
#Семейство Log
Движки разработаны для сценариев, когда необходимо записывать много таблиц с небольшим объемом данных (менее 1 миллиона строк).
Движки разработаны для сценариев, когда необходимо быстро записывать много таблиц с небольшим объемом данных (менее 1 миллиона строк), а затем читать их целиком.
Движки семейства:
@ -13,33 +13,24 @@
Движки:
- Хранят данные на диске.
- Добавляют данные в конец файла при записи.
- Поддерживают блокировки для конкурентного доступа к данным.
Во время запросов `INSERT` таблица блокируется, а другие запросы на чтение и запись ожидают разблокировки таблицы. Если запросов на запись данных нет, то можно выполнять любое количество конкуретных запросов на чтение.
- Не поддерживают операции [мутации](../../query_language/alter.md#alter-mutations).
- Не поддерживают индексы.
Это означает, что запросы `SELECT` не эффективны для выборки диапазонов данных.
- Записывают данные не атомарно.
Вы можете получить таблицу с повреждёнными данными, если что-то нарушит операцию записи (например, аварийное завершение работы сервера).
Вы можете получить таблицу с повреждёнными данными, если что-то прервёт операцию записи (например, аварийное завершение работы сервера).
## Отличия
Движки `Log` и `StripeLog` поддерживают:
Движок `TinyLog` самый простой в семье и обеспечивает самые низкие функциональность и эффективность. Движок `TinyLog` не поддерживает параллельного чтения данных в несколько потоков. Движок читает данные медленнее, чем оба других движка с параллельным чтением, и использует почти столько же дескрипторов, сколько и движок `Log`, поскольку хранит каждый столбец в отдельном файле. Его можно использовать в простых сценариях с низкой нагрузкой.
- Блокировки для конкурентного доступа к данным.
Во время выполнения запроса `INSERT` таблица заблокирована и другие запросы на чтение и запись данных ожидают снятия блокировки. При отсутствии запросов на запись данных можно одновременно выполнять любое количество запросов на чтение данных.
- Параллельное чтение данных.
ClickHouse читает данные в несколько потоков. Каждый поток обрабатывает отдельный блок данных.
Движок `Log` сохраняет каждый столбец таблицы в отдельном файле. Движок `StripeLog` хранит все данные в одном файле. Таким образом, движок `StripeLog` использует меньше дескрипторов в операционной системе, а движок `Log` обеспечивает более эффективное считывание данных.
Движок `TinyLog` самый простой в семье и обеспечивает самые низкие функциональность и эффективность. Движок `TinyLog` не поддерживает ни параллельного чтения данных, ни конкурентного доступа к данным. Он хранит каждый столбец в отдельном файле. Движок читает данные медленнее, чем оба других движка с параллельным чтением, и использует почти столько же дескрипторов, сколько и движок `Log`. Его можно использовать в простых сценариях с низкой нагрузкой.
Движки `Log` и `StripeLog` поддерживают параллельное чтение. При чтении данных, ClickHouse использует множество потоков. Каждый поток обрабатывает отдельный блок данных. Движок `Log` сохраняет каждый столбец таблицы в отдельном файле. Движок `StripeLog` хранит все данные в одном файле. Таким образом, движок `StripeLog` использует меньше дескрипторов в операционной системе, а движок `Log` обеспечивает более эффективное считывание данных.
[Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/operations/table_engines/log_family/) <!--hide-->

View File

@ -2,21 +2,8 @@
Движок относится к семейству движков Log. Смотрите общие свойства и различия движков в статье [Семейство Log](log_family.md).
Самый простой движок таблиц, который хранит данные на диске.
Каждый столбец хранится в отдельном сжатом файле.
При записи, данные дописываются в конец файлов.
Типичный способ использования этой движка — это write-once: сначала данные один раз записываются, а затем читаются столько раз, сколько это необходимо. Например, можно использовать таблицы с движком `TinyLog` для хранения промежуточных данных, которые обрабатываются небольшими блоками. Учтите, что хранить данные в большом количестве мелких таблиц неэффективно.
Конкурентный доступ к данным никак не ограничивается:
- если вы одновременно читаете из таблицы и в другом запросе пишете в неё, то чтение будет завершено с ошибкой;
- если вы одновременно пишете в таблицу в нескольких запросах, то данные будут битыми.
Типичный способ использования этой таблицы - это write-once: сначала один раз только пишем данные, а потом сколько угодно читаем.
Запросы выполняются в один поток. То есть, этот движок предназначен для сравнительно маленьких таблиц (рекомендуется до 1 000 000 строк).
Этот движок таблиц имеет смысл использовать лишь в случае, если у вас есть много маленьких таблиц, так как он проще, чем движок Log (требуется открывать меньше файлов).
Случай, когда у вас много маленьких таблиц, является гарантированно плохим по производительности, но может уже использоваться при работе с другой СУБД, и вам может оказаться удобнее перейти на использование таблиц типа TinyLog.
**Индексы не поддерживаются.**
В Яндекс.Метрике таблицы типа TinyLog используются для промежуточных данных, обрабатываемых маленькими пачками.
Запросы выполняются в один поток. То есть, этот движок предназначен для сравнительно маленьких таблиц (до 1 000 000 строк). Этот движок таблиц имеет смысл использовать в том случае, когда у вас есть много маленьких таблиц, так как он проще, чем движок [Log](log.md) (требуется открывать меньше файлов).
[Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/operations/table_engines/tinylog/) <!--hide-->