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# 支持矩阵
> ClickHouse 开放表格式集成和数据目录连接的完整支持矩阵。
本页提供 ClickHouse 数据湖集成的完整支持矩阵，涵盖各类开放表格式支持的功能、ClickHouse 可连接的目录，以及各类目录所支持的能力。
## 开放表格式支持
ClickHouse 可与四种开放表格式集成：[Apache Iceberg](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg)、[Delta Lake](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake)、[Apache Hudi](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) 和 [Apache Paimon](/zh/reference/functions/table-functions/paimon)。请选择下方的一种格式以查看其支持矩阵。
**图例：** ✅ 支持 | ⚠️ 部分支持 / Experimental | ❌ 不支持
| 特性 | 状态 | 备注 |
| ----------------------- | :-: | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **存储后端** | | |
| AWS S3 | ✅ | 通过 [`icebergS3()`](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg) 或 `iceberg()` 别名 |
| GCS | ✅ | 通过 [`icebergS3()`](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg) 或 `iceberg()` 别名 |
| Azure Blob 存储 | ✅ | 通过 [`icebergAzure()`](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| HDFS | ⚠️ | 通过 [`icebergHDFS()`](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg)。已弃用。 |
| 本地文件系统 | ✅ | 通过 [`icebergLocal()`](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| **访问方式** | | |
| 表函数 | ✅ | [`icebergS3()`](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg)，针对不同后端提供相应变体 |
| 表引擎 | ✅ | [`IcebergS3`](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg)，针对不同后端提供相应变体 |
| 集群分布式读取 | ✅ | [`icebergS3Cluster`](/zh/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergAzureCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergHDFSCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/icebergCluster) |
| 命名集合 | ✅ | [定义命名集合](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#defining-a-named-collection) |
| | | |
| **读取特性** | | |
| 读取支持 | ✅ | 完整支持 SELECT 以及所有 ClickHouse SQL 函数 |
| 分区裁剪 | ✅ | 参见 [分区裁剪](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#partition-pruning)。 |
| 隐式分区 | ✅ | 支持基于 Iceberg transform 的分区 |
| 分区演进 | ✅ | 支持读取分区规范随时间变化的表 |
| schema 演进 | ✅ | 支持列的添加、删除和重排序。参见 [Schema evolution](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution)。 |
| 类型提升 / 扩展 | ✅ | `int` → `long`, `float` → `double`, `decimal(P,S)` → `decimal(P',S)`，其中 P' > P。参见 [Schema evolution](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution)。 |
| 时间旅行 / 快照 | ✅ | 通过 `iceberg_timestamp_ms` 或 `iceberg_snapshot_id` 设置。参见 [Time travel](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#time-travel)。 |
| 位置删除 | ✅ | 参见 [处理已删除行](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows)。 |
| 相等删除 | ✅ | 仅表引擎支持，自 v25.8+ 起。参见 [处理已删除行](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows)。 |
| Merge-on-read | ⚠️ | 实验性。支持[删除操作](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete)。 |
| 格式版本 | ⚠️ | 支持 v1 和 v2。不支持 v3。 |
| 列统计信息 | ✅ | |
| 布隆过滤器 / puffin 文件 | ❌ | 不支持 puffin 文件中的布隆过滤器索引 |
| 虚拟列 | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`。参见 [虚拟列](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#virtual-columns)。 |
| | | |
| **写入特性** | | |
| 创建表 | ✅ | 实验性。需要 `allow_insert_into_iceberg = 1`。自 v25.7+ 起支持。参见 [创建表](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#create-iceberg-table)。 |
| INSERT | ✅ | 自 26.2 起为 Beta。需要 `allow_insert_into_iceberg = 1`。参见[插入数据](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#writes-inserts)。 |
| DELETE | ✅ | Experimental。需要 `allow_insert_into_iceberg = 1`。通过 `ALTER TABLE ... DELETE WHERE` 实现。参见[删除数据](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete)。 |
| ALTER TABLE (schema 变更) | ✅ | Experimental。需要 `allow_insert_into_iceberg = 1`。支持添加、删除、修改和重命名列。参见[Schema 演进](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-schema-evolution)。 |
| Compaction | ⚠️ | Experimental。需要 `allow_experimental_iceberg_compaction = 1`。将位置删除文件合并整理到数据文件中。参见[Compaction](/zh/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-compaction)。不支持其他 Iceberg 合并整理操作。 |
| UPDATE / MERGE | ❌ | 不支持。参见 Compaction。 |
| Copy-on-write | ❌ | 不支持 |
| Expire snapshots | ❌ | 不支持 |
| Remove orphan files | ❌ | 不支持 |
| 写入分区 | ✅ | 支持。 |
| 修改分区 | ❌ | 不支持从 ClickHouse 更改分区方案。ClickHouse 可以向分区方案已演进的 Iceberg 表写入。 |
| | | |
| **元数据** | | |
| 分支与标签 | ❌ | 不支持 Iceberg 分支/标签引用 |
| 元数据文件解析 | ✅ | 支持通过目录、简单目录列表、`version-hint` 和特定路径来解析元数据。可通过 `iceberg_metadata_file_path` 和 `iceberg_metadata_table_uuid` 配置。参见[元数据文件解析](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-file-resolution)。 |
| 数据缓存 | ✅ | 与 S3/Azure/HDFS 存储引擎采用相同机制。参见[数据缓存](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#data-cache)。 |
| 元数据缓存 | ✅ | manifest 和元数据文件会缓存在内存中。默认通过 `use_iceberg_metadata_files_cache` 启用。参见[元数据缓存](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-cache)。 |
从 25.6 版本起，ClickHouse 使用 Delta Lake Rust kernel 读取 Delta Lake 表，从而支持更广泛的功能；不过，在访问 Azure Blob 存储中的数据时存在已知问题。因此，在 Azure Blob 存储上读取数据时，该 Kernel 会被禁用。下面会说明哪些功能需要此 kernel。
| Feature | Status | Notes |
| ------------------------- | :----: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Storage backends** | | |
| AWS S3 | ✅ | 通过 [`deltaLake()`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake) 或 `deltaLakeS3()` |
| GCS | ✅ | 通过 [`deltaLake()`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake) 或 `deltaLakeS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | 通过 [`deltaLakeAzure()`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| HDFS | ❌ | 不支持 |
| Local filesystem | ✅ | 通过 [`deltaLakeLocal()`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| **Access methods** | | |
| Table function | ✅ | [`deltaLake()`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake) 及其针对各后端的变体 |
| Table engine | ✅ | [`DeltaLake`](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake) |
| Cluster-distributed reads | ✅ | [`deltaLakeCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster), [`deltaLakeAzureCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster) |
| Named collections | ✅ | [Named collection](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake#arguments) |
| **Read features** | | |
| Read support | ✅ | 完整支持 SELECT 以及所有 ClickHouse SQL 函数 |
| Partition pruning | ✅ | 需要 Delta Kernel。 |
| Schema evolution | ✅ | 需要 Delta Kernel。 |
| Time travel | ✅ | 需要 Delta Kernel。 |
| Deletion vectors | ✅ | |
| Column mapping | ✅ | |
| Change data feed | ✅ | 需要 Delta Kernel。 |
| Virtual columns | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`。参见 [Virtual columns](/zh/reference/functions/table-functions/deltalake#virtual-columns)。 |
| **Write features** | | |
| INSERT | ✅ | Experimental。需要 `allow_experimental_delta_lake_writes = 1`。参见 [DeltaLake engine](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake)。需要 Delta Kernel。 |
| DELETE / UPDATE / MERGE | ❌ | 不支持 |
| CREATE empty table | ❌ | 不支持创建新的空 Delta Lake 表。`CREATE TABLE` 操作假定对象存储上已存在 Delta Lake 表。 |
| **Caching** | | |
| Data caching | ✅ | 机制与 S3/Azure/HDFS 存储引擎相同。参见 [Data cache](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake#data-cache)。 |
| 功能 | 状态 | 说明 |
| ------------------------ | :-: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **存储后端** | | |
| AWS S3 | ✅ | 通过 [`hudi()`](/zh/reference/functions/table-functions/hudi) |
| GCS | ✅ | 通过 [`hudi()`](/zh/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Azure Blob 存储 | ❌ | 不支持 |
| HDFS | ❌ | 不支持 |
| 本地文件系统 | ❌ | 不支持 |
| **访问方式** | | |
| 表函数 | ✅ | [`hudi()`](/zh/reference/functions/table-functions/hudi) |
| 表引擎 | ✅ | [`Hudi`](/zh/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
| 集群分布式读取 | ✅ | [`hudiCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/hudiCluster) (仅支持 S3) |
| 命名集合 | ✅ | [Hudi 参数](/zh/reference/functions/table-functions/hudi#arguments) |
| **读取功能** | | |
| 读取支持 | ✅ | 全面支持 SELECT 以及所有 ClickHouse SQL 函数 |
| schema 演化 | ❌ | 不支持 |
| 时间旅行 | ❌ | 不支持 |
| 虚拟列 | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`。参见 [虚拟列](/zh/reference/functions/table-functions/hudi#virtual-columns)。 |
| **写入功能** | | |
| INSERT / DELETE / UPDATE | ❌ | 仅支持只读 |
| **缓存** | | |
| 数据缓存 | ❌ | 不支持 |
| Feature | Status | Notes |
| ------------------------ | :----: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **存储后端** | | |
| S3 | ✅ | 实验性。通过 [`paimon()`](/zh/reference/functions/table-functions/paimon) 或 `paimonS3()` |
| GCS | ✅ | 实验性。通过 [`paimon()`](/zh/reference/functions/table-functions/paimon) 或 `paimonS3()` |
| Azure Blob 存储 | ✅ | 实验性。通过 [`paimonAzure()`](/zh/reference/functions/table-functions/paimon) |
| HDFS | ⚠️ | 实验性。通过 [`paimonHDFS()`](/zh/reference/functions/table-functions/paimon)。已弃用。 |
| 本地文件系统 | ✅ | 实验性。通过 [`paimonLocal()`](/zh/reference/functions/table-functions/paimon) |
| **访问方式** | | |
| 表函数 | ✅ | 实验性。[`paimon()`](/zh/reference/functions/table-functions/paimon) 及各后端对应的变体 |
| 表引擎 | ❌ | 没有专用表引擎 |
| 集群分布式读取 | ✅ | 实验性。[`paimonS3Cluster`](/zh/reference/functions/table-functions/paimonCluster)、[`paimonAzureCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/paimonCluster)、[`paimonHDFSCluster`](/zh/reference/functions/table-functions/paimonCluster) |
| 命名集合 | ✅ | 实验性。[定义命名集合](/zh/reference/functions/table-functions/paimon#defining-a-named-collection) |
| **读取功能** | | |
| 读取支持 | ✅ | 实验性。完整支持 SELECT 以及所有 ClickHouse SQL 函数 |
| schema 演进 | ❌ | 不支持 |
| 时间旅行 | ❌ | 不支持 |
| 虚拟列 | ✅ | 实验性。`_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`。参见 [虚拟列](/zh/reference/functions/table-functions/paimon#virtual-columns)。 |
| **写入功能** | | |
| INSERT / DELETE / UPDATE | ❌ | 只读集成 |
| **缓存** | | |
| 数据缓存 | ❌ | 不支持 |
## 目录支持
ClickHouse 可以使用 [`DataLakeCatalog`](/zh/reference/engines/database-engines/datalake) 数据库引擎连接外部数据目录，并将该目录映射为一个 ClickHouse 数据库。注册在目录中的表会自动显示出来，并可使用标准 SQL 查询。
当前支持以下目录。有关完整的设置说明，请参阅各目录的参考指南。
| 目录 | 格式 | 读取 | 创建表 | INSERT | 参考指南 |
| ------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | :------------: | :----: | :----: | ----------------------------------------------------------------------------- |
| [AWS Glue Catalog](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Glue 目录 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) |
| [BigLake Metastore](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [BigLake Metastore 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) |
| [Databricks Unity Catalog](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) | Delta, Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [Unity Catalog 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) |
| [Iceberg REST](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [REST 目录 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) |
| [Lakekeeper](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Lakekeeper 目录 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| [Project Nessie](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | Iceberg | ✅ Experimental | ❌ | ❌ | [Nessie 目录 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) |
| [Microsoft OneLake](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [OneLake 目录 指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
目前所有目录集成都需要启用 Experimental 或 Beta 设置。除 Microsoft OneLake 和 Databricks Unity Catalog 外，所有目录都仅提供 **read-only** 访问——可以查询表，但不能通过目录连接创建表或写入数据。若要将目录中的数据加载到 ClickHouse 以加快分析速度，请使用[加速分析指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/accelerating-analytics)中所述的 `INSERT INTO SELECT`。若要将数据写回开放表格式，请按[写入数据指南](/zh/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/writing-data)中的说明创建独立的 Iceberg 表。