元素定义表格行，| 元素定义表头， | 元素定义表格单元。
为了让表格更美观，我们会用到：border，colspan，rowspan，align，bgcolor 等来美化表格，具体在本文都有讲解；
五、核心概念
5.1.表引擎（Engine）
表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。
5.2.表分区（Partition）
表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。
5.3.分片（Shard）
一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。
5.4. 复制集（Replication）
简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。
5.5.集群（Cluster）
可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。
六、主要表引擎深入解析
6.1.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，数据附加到文件末尾.
缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上
优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表：
create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog
6.2. Memory
内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s）
创建表:
create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename')
6.3.Merge
本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式
创建表：
create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog
create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog
create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog
create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’)
6.4.MergeTree
ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样
创建表：
ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192 |
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