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| 存储结构 | 数据压缩 | 查询性能 | 应用场景 | |
|---|---|---|---|---|
| TinyLog表引擎 | 先进先出的顺序存储 | 无压缩或少量压缩 | 较低的查询性能 | 处理大量小型日志数据 |
| LogBlock表引擎 | 基于Log-structured | LZ4等算法进行压缩 | 较高的查询性能 | 处理少量大型数据 |
| merge-tree的存储 |
TinyLog表引擎：
- 存储结构：
TinyLog表引擎是以先进先出的顺序存储数据，保持写入顺序。 - 数据压缩：
TinyLog表引擎一般不进行数据压缩，或者仅进行少量的压缩，因为对于小型数据来说，压缩可能不是必要的。 - 查询性能：
由于存储结构和数据压缩的特性，TinyLog表引擎的查询性能较低，特别是在涉及大量数据的情况下。
应用场景：
TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据，例如日志文件、事件日志等。这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询，而且很少需要进行复杂的查询操作。
LogBlock表引擎：
- 存储结构：
LogBlock表引擎采用了基于Log-structured merge-tree的存储结构，可以将多个小数据块进行合并，形成更大的数据块。这种存储结构有助于提高写入和查询性能。 - 数据压缩：
LogBlock表引擎支持使用压缩算法（如LZ4）对数据进行压缩，有助于减小存储空间的占用。 - 查询性能：
由于存储结构和数据压缩的特性，LogBlock表引擎具有较高的查询性能，特别是在处理大量数据的情况下。
应用场景：
LogBlock表引擎适用于处理少量但较大的数据，例如大型事件日志、时序数据、设备传感器数据等。这些数据一般需要进行复杂的查询操作，如聚合、过滤、分析等，而且会随着时间的推移逐渐增长。