当我们执行ALTER操作时会报错，说明该表引擎不支持ALTER操作
-- 以下操作会报错：
-- DB::Exception: Mutations are not supported by storage TinyLog.
ALTER TABLE emp_tinylog DELETE WHERE emp_id = 5;
ALTER TABLE emp_tinylog UPDATE age = 30 WHERE emp_id = 4;
StripLog表引擎使用
相比TinyLog而言，StripeLog拥有更高的查询性能（拥有.mrk标记文件，支持并行查询），同时其使用了更少的文件描述符（所有数据使用同一个文件保存）。
INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]
ENGINE：ENGINE = MergeTree()，MergeTree引擎没有参数
ORDER BY：排序字段。比如ORDER BY (Col1, Col2)，值得注意的是，如果没有指定主键，默认情况下 sorting key(排序字段)即为主键。如果不需要排序，则可以使用**ORDER BY tuple()**语法，这样的话，创建的表也就不包含主键。这种情况下，ClickHouse会按照插入的顺序存储数据。必选。
注意点
要保证PRIMARY KEY expr指定的主键是ORDER BY expr 指定字段的前缀，比如
-- 允许
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY A
-- 会报错
-- DB::Exception: Primary key must be a prefix of the sorting key
ORDER BY (A,B,C)
PRIMARY KEY B
这种强制约束保障了即便在两者定义不同的情况下，主键仍然是排序键的前缀，不会出现索引与数据顺序混乱的问题。
总结
SummingMergeTree是根据什么对两条数据进行合并的
用ORBER BY排序键作为聚合数据的条件Key。即如果排序key是相同的，则会合并成一条数据，并对指定的合并字段进行聚合。
仅对分区内的相同排序key的数据行进行合并
以数据分区为单位来聚合数据。当分区合并时，同一数据分区内聚合Key相同的数据会被合并汇总，而不同分区之间的数据则不会被汇总。
如果没有指定聚合字段，会怎么聚合
如果没有指定聚合字段，则会按照非主键的数值类型字段进行聚合
对于非汇总字段的数据，该保留哪一条
如果两行数据除了排序字段相同，其他的非聚合字段不相同，那么在聚合发生时，会保留最初的那条数据，新插入的数据对应的那个字段值会被舍弃
可以看出，这种方式与使用Hive类似，我们直接可以将HDFS对应的文件映射成ClickHouse中的一张表，这样就可以使用SQL操作HDFS上的文件了。
值得注意的是：ClickHouse并不能够删除HDFS上的数据，当我们在ClickHouse客户端中删除了对应的表，只是删除了表结构，HDFS上的文件并没有被删除，这一点跟Hive的外部表十分相似。
MySQL
在上一篇文章[篇一|ClickHouse快速入门]中介绍了MySQL数据库引擎，即ClickHouse可以创建一个MySQL数据引擎，这样就可以在ClickHouse中操作其对应的数据库中的数据。其实，ClickHouse同样支持MySQL表引擎，即映射一张MySQL中的表到ClickHouse中。
使用方式
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]