ClickHouse 高级（五）数据一致性（重点）

本文主要是介绍ClickHouse 高级（五）数据一致性（重点），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

查询 CK 手册发现，即便对数据一致性支持最好的 Mergetree，也只是保证最终一致性：

1 准备测试表和数据

（1）创建表 

CREATE TABLE test_a(
 user_id UInt64,
 score String,
 deleted UInt8 DEFAULT 0,
 create_time DateTime DEFAULT toDateTime(0)
)ENGINE= ReplacingMergeTree(create_time)
ORDER BY user_id;

其中: user_id 是数据去重更新的标识; create_time 是版本号字段，每组数据中 create_time 最大的一行表示最新的数据; deleted 是自定的一个标记位，比如 0 代表未删除，1 代表删除数据。 （2）写入 1000 万 测试数据 

INSERT INTO TABLE test_a(user_id,score)
WITH(
 SELECT ['A','B','C','D','E','F','G']
)AS dict
SELECT number AS user_id, dict[number%7+1] FROM numbers(10000000);

（3）修改前 50 万 行数据，修改内容包括 name 字段和 create_time 版本号字段 

INSERT INTO TABLE test_a(user_id,score,create_time)
WITH(
 SELECT ['AA','BB','CC','DD','EE','FF','GG']
)AS dict
SELECT number AS user_id, dict[number%7+1], now() AS create_time FROM 
numbers(500000);

（4）统计总数 

SELECT COUNT() FROM test_a;
10500000

还未触发分区合并，所以还未去重。

2 手动 OPTIMIZE

在写入数据后，立刻执行 OPTIMIZE 强制触发新写入分区的合并动作。 

OPTIMIZE TABLE test_a FINAL;
语法：OPTIMIZE TABLE [db.]name [ON CLUSTER cluster] [PARTITION partition | 
PARTITION ID 'partition_id'] [FINAL] [DEDUPLICATE [BY expression]]

3 通过 Group by 去重

（1）执行去重的查询 

SELECT
 user_id ,
 argMax(score, create_time) AS score, 
 argMax(deleted, create_time) AS deleted,
 max(create_time) AS ctime 
FROM test_a 
GROUP BY user_id
HAVING deleted = 0;

函数说明： ◼ argMax(field1，field2):按照 field2 的最大值取 field1 的值。 当我们更新数据时，会写入一行新的数据，例如上面语句中，通过查询最大的create_time 得到修改后的 score 字段值。 （2）创建视图，方便测试 

CREATE VIEW view_test_a AS
SELECT
 user_id ,
 argMax(score, create_time) AS score, 
 argMax(deleted, create_time) AS deleted,
 max(create_time) AS ctime 
FROM test_a 
GROUP BY user_id
HAVING deleted = 0;

（3）插入重复数据，再次查询 

#再次插入一条数据
INSERT INTO TABLE test_a(user_id,score,create_time)
VALUES(0,'AAAA',now())


#再次查询
SELECT *
FROM view_test_a
WHERE user_id = 0;

（4）删除数据测试 

#再次插入一条标记为删除的数据
INSERT INTO TABLE test_a(user_id,score,deleted,create_time) 
VALUES(0,'AAAA',1,now()); 

#再次查询，刚才那条数据看不到了
SELECT *
FROM view_test_a
WHERE user_id = 0;

这行数据并没有被真正的删除，而是被过滤掉了。在一些合适的场景下，可以结合 表 级别的 TTL 最终将物理数据删除。

4 通过 FINAL 查询

　　在查询语句后增加 FINAL 修饰符，这样在查询的过程中将会执行 Merge 的特殊逻辑（例如数据去重，预聚合等）。 　　但是这种方法在早期版本基本没有人使用，因为在增加 FINAL 之后，我们的查询将会变成一个单线程的执行过程，查询速度非常慢。 　　在 v20.5.2.7-stable 版本中，FINAL 查询支持多线程执行，并且可以通过 max_final_threads参数控制单个查询的线程数。但是目前读取 part 部分的动作依然是串行的。 　　FINAL 查询最终的性能和很多因素相关，列字段的大小、分区的数量等等都会影响到最终的查询时间，所以还要结合实际场景取舍。 　　参考链接：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/10463 　　使用 hits_v1 表进行测试： 　　分别安装了 20.4.5.36 和 21.7.3.14 两个版本的 ClickHouse 进行对比。  4.1 老版本测试 （1）普通查询语句 select * from visits_v1 WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100; （2）FINAL 查询 select * from visits_v1 FINAL WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100; 先前的并行查询变成了单线程。  4.2 新版本测试 （1）普通语句查询 select * from visits_v1 WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_threads = 2; 查看执行计划： 

explain pipeline select * from visits_v1 WHERE StartDate = '2014-03-17'
limit 100 settings max_threads = 2;

(Expression) 
ExpressionTransform × 2 
 (SettingQuotaAndLimits) 
 (Limit) 
 Limit 2 → 2 
 (ReadFromMergeTree)
 MergeTreeThread × 2 0 → 1

明显将由 2 个线程并行读取 part 查询。 （2）FINAL 查询 select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_final_threads = 2;  查询速度没有普通的查询快，但是相比之前已经有了一些提升,查看 FINAL 查询的执行计划： 

explain pipeline select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014- 03-17' limit 100 settings max_final_threads = 2;
(Expression) 
ExpressionTransform × 2 
 (SettingQuotaAndLimits) 
 (Limit) 
 Limit 2 → 2 
 (ReadFromMergeTree) 
 ExpressionTransform × 2 
 CollapsingSortedTransform × 2
 Copy 1 → 2 
 AddingSelector 
 ExpressionTransform 
 MergeTree 0 → 1

从 CollapsingSortedTransform 这一步开始已经是多线程执行，但是读取 part 部分的动作还是串行。

这篇关于ClickHouse 高级（五）数据一致性（重点）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！