ClickHouse/docs/ru/engines/table-engines/log-family/index.md
2022-04-09 07:29:05 -06:00

3.7 KiB
Raw Blame History

sidebar_label sidebar_position
Семейство Log 29

Семейство Log

Движки разработаны для сценариев, когда необходимо быстро записывать много таблиц с небольшим объёмом данных (менее 1 миллиона строк), а затем читать их целиком.

Движки семейства:

Табличные движки семейства Log могут хранить данные в распределенных файловых системах HDFS или S3.

Общие свойства

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.

  • 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 прервёт операцию записи (например, аварийное завершение работы сервера).
    

Отличия

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.

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.