摘要:Clickhouse作為一個OLAP資料庫,它對事務的支援非常有限。本文主要介紹通過ReplacingMergeTree來實現Clickhouse資料的更新、刪除。
本文分享自華為雲社群《Clickhouse如何實現資料更新》,作者: 小霸王。
Clickhouse作為一個OLAP資料庫,它對事務的支援非常有限。Clickhouse提供了MUTATION操作(通過ALTER TABLE語句)來實現資料的更新、刪除,但這是一種“較重”的操作,它與標準SQL語法中的UPDATE、DELETE不同,是非同步執行的,對於批量資料不頻繁的更新或刪除比較有用,可參考https://altinity.com/blog/2018/10/16/updates-in-clickhouse。除了MUTATION操作,Clickhouse還可以通過CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree、ReplacingMergeTree結合具體業務資料結構來實現資料的更新、刪除,這三種方式都通過INSERT語句插入最新的資料,新資料會“抵消”或“替換”掉老資料,但是“抵消”或“替換”都是發生在資料檔案後臺Merge時,也就是說,在Merge之前,新資料和老資料會同時存在。因此,我們需要在查詢時做一些處理,避免查詢到老資料。Clickhouse官方文件提供了使用CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree的指導,https://clickhouse.com/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree/。相比於CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree需要標記位欄位、版本欄位,用ReplacingMergeTree來實現資料的更新刪除會更加方便,這裡著重介紹一下如何用ReplacingMergeTree來實現資料的更新刪除。
我們假設一個需要頻繁資料更新的場景,如某市使用者用電量的統計,我們知道,使用者的用電量每分每秒都有可能發生變化,所以會涉及到資料頻繁的更新。首先,建立一張表來記錄某市所有使用者的用電量。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS default.PowerConsumption_local ON CLUSTER default_cluster ( User_ID UInt64 COMMENT '使用者ID', Record_Time DateTime DEFAULT toDateTime(0) COMMENT '電量記錄時間', District_Code UInt8 COMMENT '使用者所在行政區編碼', Address String COMMENT '使用者地址', Power UInt64 COMMENT '用電量', Deleted BOOLEAN DEFAULT 0 COMMENT '資料是否被刪除' ) ENGINE = ReplicatedReplacingMergeTree('/clickhouse/tables/default.PowerConsumption_local/{shard}', '{replica}', Record_Time) ORDER BY (User_ID, Address) PARTITION BY District_Code; CREATE TABLE default.PowerConsumption ON CLUSTER default_cluster AS default.PowerConsumption_local ENGINE = Distributed(default_cluster, default, PowerConsumption_local, rand());
PowerConsumption_local為本地表,PowerConsumption為對應的分散式表。其中PowerConsumption_local使用ReplicatedReplacingMergeTree表引擎,第三個引數‘Record_Time’表示相同主鍵的多條資料,只會保留Record_Time最大的一條,我們正是利用ReplacingMergeTree的這一特性來實現資料的更新刪除。因此,在選擇主鍵時,我們需要確保主鍵唯一。這裡我們選擇(User_ID, Address)來作為主鍵,因為使用者ID加上使用者的地址可以確定唯一的一個電錶,不會出現第二個相同的電錶,所以對於某個電錶多條資料,只會保留電量記錄時間最新的一條。
然後我們向表中插入10條資料:
INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (0, '2021-10-30 12:00:00', 3, 'Yanta', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (1, '2021-10-30 12:10:00', 2, 'Beilin', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (2, '2021-10-30 12:15:00', 1, 'Weiyang', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (3, '2021-10-30 12:18:00', 1, 'Gaoxin', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (4, '2021-10-30 12:23:00', 2, 'Qujiang', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (5, '2021-10-30 12:43:00', 3, 'Baqiao', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (6, '2021-10-30 12:45:00', 1, 'Lianhu', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (7, '2021-10-30 12:46:00', 3, 'Changan', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (8, '2021-10-30 12:55:00', 1, 'Qianhan', rand64() % 1000 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (9, '2021-10-30 12:57:00', 4, 'Fengdong', rand64() % 1000 + 1, 0);
表中資料如圖所示:
假如現在我們要行政區編碼為1的所有使用者資料都需要更新,我們插入最新的資料:
INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (2, now(), 1, 'Weiyang', rand64() % 100 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (3, now(), 1, 'Gaoxin', rand64() % 100 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (6, now(), 1, 'Lianhu', rand64() % 100 + 1, 0); INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (8, now(), 1, 'Qianhan', rand64() % 100 + 1, 0);
插入最新資料後,表中資料如圖所示:
可以看到,此時新插入的資料與老資料同時存在於表中,因為後臺資料檔案還沒有進行Merge,“替換”還沒有發生,這時就需要對查詢語句做一些處理來過濾掉老資料,函式argMax(a, b)可以按照b的最大值取a的值,所以通過如下查詢語句就可以只獲取到最新資料:
SELECT User_ID, max(Record_Time) AS R_Time, District_Code, Address, argMax(Power, Record_Time) AS Power, argMax(Deleted, Record_Time) AS Deleted FROM default.PowerConsumption GROUP BY User_ID, Address, District_Code HAVING Deleted = 0;
查詢結果如下圖:
為了更方便我們查詢,這裡可以建立一個檢視:
CREATE VIEW PowerConsumption_view ON CLUSTER default_cluster AS SELECT User_ID, max(Record_Time) AS R_Time, District_Code, Address, argMax(Power, Record_Time) AS Power, argMax(Deleted, Record_Time) AS Deleted FROM default.PowerConsumption GROUP BY User_ID, Address, District_Code HAVING Deleted = 0;
通過該檢視,可以查詢到最新的資料:
假如現在我們又需要刪除使用者ID為0的資料,我們需要插入一條User_ID欄位為0,Deleted欄位為1的資料:
INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (0, now(), 3, 'Yanta', null, 1);
查詢檢視,發現User_ID為0的資料已經查詢不到了:
通過如上方法,我們可以實現Clickhouse資料的更新、刪除,就好像在使用OLTP資料庫一樣,但我們應該清楚,實際上老資料真正的刪除是在資料檔案Merge時發生的,只有在Merge後,老資料才會真正物理意義上的刪除掉。