Merge 表引擎简介 本身不存储数据，只整合其他数据表 不支持数据写入 合并异步查询的结果集 各异步查询的数据表需要在同一个数据库下，且表结构相同，表引擎和

日志表引擎简介 数据量 100 万行一下，一次写入多次查询 不支持索引、分区、并发读写 TinyLog 表引擎 数据文件按列存储 无标记文件，不支持并行读取 声明 1 ENGINE = TinyLog() StripeLog 表

Buffer 表引擎简介 只写内存，无持久化存储 缓冲高并发写入，满足条件时，Buffer 表会把数据刷新到目标表 创建 Join 引擎表 声明 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ENGINE = Buffer(

Join 表引擎简介 数据先写内存，再同步到磁盘，服务重启后全量加载到内存 与 Set 表引擎共用大部分处理逻辑 简单封装了一层 JOIN 查询，主要用做 JOIN 查询 创建 Join 引擎表

Set 表引擎简介 数据先写内存，再同步到磁盘，服务重启后全量加载到内存 支持 INSERT，写入时，重复数据被忽略 不能直接 SELECT，只能作为 IN 查询

Memory 表引擎简介 数据只存于内存中，无压缩，无格式转换 支持并行查询 一般用于 clickhouse 内部，作为集群间分发数据的载体 创建 Memory 引擎表 声明 1 ENGINE = Memory()

File 表引擎简介 直接读取本地文件 修改文件 = 数据更新 导出数据到本地文件 数据格式转换 创建 FILE 引擎表 声明 1 ENGINE = File('format') format 是文件中的数据格式，如 TSV、CSV 和

Kafka 表引擎简介 对接 Kafka 系统，订阅 Kafka 主题，接收消息 创建 Kafka 引擎表 声明 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ENGINE = Kafka() SETTINGS kafka_broker_list = 'host:port, ...', kafka_topic_list = 'topic1, topic2, ...', kafka_group_name = 'consumer_group_name', kafka_format = 'data_format', [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',] [kafka_schema = '',] [kafka_num_consumers = N,] [kafka_skip_broken_messages

MySQL 表引擎简介 可以与 MySQL 数据库中的表建立映射 只支持 SELECT 和 INSERT，不支持 UPDATE 和 DELETE 创建 MySQL 引擎表 声明 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ENGINE = MySQL( 'host:port', 'database', 'table', 'user', 'password' [, replace_query, 'on_duplicate_clause' ] )

简介 支持主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、ALTER 操作 扩展表引擎丰富，生产环境中大多使用该表引擎 数据以片段形式写入磁盘，后台定期合并