日志引擎系列
这些引擎是为了需要写入许多小数据量（少于一百万行）的表的场景而开发的。
这系列的引擎有：
- StripeLog
- Log
- TinyLog
共同属性
引擎：
数据存储在磁盘上。
写入时将数据追加在文件末尾。
不支持突变操作,也就是更新。
不支持索引。
这意味着 `SELECT` 在范围查询时效率不高。AI 代码解读非原子地写入数据。
如果某些事情破坏了写操作，例如服务器的异常关闭，你将会得到一张包含了损坏数据的表。AI 代码解读
差异
Log 和 StripeLog 引擎支持：
并发访问数据的锁。
`INSERT` 请求执行过程中表会被锁定，并且其他的读写数据的请求都会等待直到锁定被解除。如果没有写数据的请求，任意数量的读请求都可以并发执行。AI 代码解读并行读取数据。
在读取数据时，ClickHouse 使用多线程。 每个线程处理不同的数据块。AI 代码解读
Log 引擎为表中的每一列使用不同的文件。StripeLog 将所有的数据存储在一个文件中。因此 StripeLog 引擎在操作系统中使用更少的描述符，但是 Log 引擎提供更高的读性能。
TinyLog 引擎是该系列中最简单的引擎并且提供了最少的功能和最低的性能。TinyLog 引擎不支持并行读取和并发数据访问，并将每一列存储在不同的文件中。它比其余两种支持并行读取的引擎的读取速度更慢，并且使用了和 Log 引擎同样多的描述符。你可以在简单的低负载的情景下使用它。
Log 与 TinyLog 的不同之处在于，«标记» 的小文件与列文件存在一起。这些标记写在每个数据块上，并且包含偏移量，这些偏移量指示从哪里开始读取文件以便跳过指定的行数。这使得可以在多个线程中读取表数据。对于并发数据访问，可以同时执行读取操作，而写入操作则阻塞读取和其它写入。Log引擎不支持索引。同样，如果写入表失败，则该表将被破坏，并且从该表读取将返回错误。Log引擎适用于临时数据，write-once 表以及测试或演示目的。
TinyLog
最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上。每列都存储在单独的压缩文件中。写入时，数据将附加到文件末尾。
并发数据访问不受任何限制：
如果同时从表中读取并在不同的查询中写入，则读取操作将抛出异常
如果同时写入多个查询中的表，则数据将被破坏。
这种表引擎的典型用法是 write-once：首先只写入一次数据，然后根据需要多次读取。查询在单个流中执行。换句话说，此引擎适用于相对较小的表（建议最多1,000,000行）。如果您有许多小表，则使用此表引擎是适合的，因为它比Log引擎更简单（需要打开的文件更少）。当您拥有大量小表时，可能会导致性能低下，但在可能已经在其它 DBMS 时使用过，则您可能会发现切换使用 TinyLog 类型的表更容易。不支持索引。
在 Yandex.Metrica 中，TinyLog 表用于小批量处理的中间数据。
stripelog
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。
建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
column1_name [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
column2_name [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = StripeLog
AI 代码解读
写数据 {#table_engines-stripelog-writing-the-data}
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。
ClickHouse 为每张表写入以下文件：
data.bin— 数据文件。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。
StripeLog 引擎不支持 ALTER UPDATE 和 ALTER DELETE 操作。
读数据 {#table_engines-stripelog-reading-the-data}
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。
使用示例 {#table_engines-stripelog-example-of-use}
建表：
CREATE TABLE stripe_log_table
(
timestamp DateTime,
message_type String,
message String
)
ENGINE = StripeLog
AI 代码解读
插入数据：
INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The first regular message')
INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The second regular message'),(now(),'WARNING','The first warning message')
AI 代码解读
我们使用两次 INSERT 请求从而在 data.bin 文件中创建两个数据块。
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：
SELECT * FROM stripe_log_table
AI 代码解读
┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR │ The second regular message │
│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING │ The first warning message │
└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message───────────────────┐
│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR │ The first regular message │
└─────────────────────┴──────────────┴───────────────────────────┘
AI 代码解读
对结果排序（默认增序）：
SELECT * FROM stripe_log_table ORDER BY timestamp
AI 代码解读
┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR │ The first regular message │
│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR │ The second regular message │
│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING │ The first warning message │
└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
AI 代码解读
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