Clickhouse如何实现数据更新

ClickHouse作为一个OLAP数据库，它对事务的支持非常有限。Clickhouse提供了MUTATION操作（通过ALTER TABLE语句）来实现数据的更新、删除，但这是一种“较重”的操作，它与标准SQL语法中的UPDATE、DELETE不同，是异步执行的，对于批量数据不频繁的更新或删除比较有用，可参考https://altinity.com/blog/2018/10/16/updates-in-clickhouse。除了MUTATION操作，Clickhouse还可以通过CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree、ReplacingMergeTree结合具体业务数据结构来实现数据的更新、删除，这三种方式都通过INSERT语句插入最新的数据，新数据会“抵消”或“替换”掉老数据，但是“抵消”或“替换”都是发生在数据文件后台Merge时，也就是说，在Merge之前，新数据和老数据会同时存在。因此，我们需要在查询时做一些处理，避免查询到老数据。Clickhouse官方文档提供了使用CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree的指导，https://clickhouse.com/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree/。相比于CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree需要标记位字段、版本字段，用ReplacingMergeTree来实现数据的更新删除会更加方便，这里着重介绍一下如何用ReplacingMergeTree来实现数据的更新删除。

我们假设一个需要频繁数据更新的场景，如某市用户用电量的统计，我们知道，用户的用电量每分每秒都有可能发生变化，所以会涉及到数据频繁的更新。首先，创建一张表来记录某市所有用户的用电量。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS default.PowerConsumption_local ON CLUSTER default_cluster ( User_ID UInt64 COMMENT '用户ID', Record_Time DateTime DEFAULT toDateTime(0) COMMENT '电量记录时间', District_Code UInt8 COMMENT '用户所在行政区编码', Address String COMMENT '用户地址', Power UInt64 COMMENT '用电量', Deleted BOOLEAN DEFAULT 0 COMMENT '数据是否被删除' ) 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为本地表，PowerConsumption为对应的分布式表。其中PowerConsumption_local使用ReplicatedReplacingMergeTree表引擎，第三个参数‘Record_Time’表示相同主键的多条数据，只会保留Record_Time最大的一条，我们正是利用ReplacingMergeTree的这一特性来实现数据的更新删除。因此，在选择主键时，我们需要确保主键唯一。这里我们选择(User_ID, Address)来作为主键，因为用户ID加上用户的地址可以确定唯一的一个电表，不会出现第二个相同的电表，所以对于某个电表多条数据，只会保留电量记录时间最新的一条。

然后我们向表中插入10条数据：

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);

表中数据如图所示：

假如现在我们要行政区编码为1的所有用户数据都需要更新，我们插入最新的数据：

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);

插入最新数据后，表中数据如图所示：

可以看到，此时新插入的数据与老数据同时存在于表中，因为后台数据文件还没有进行Merge，“替换”还没有发生，这时就需要对查询语句做一些处理来过滤掉老数据，函数argMax(a, b)可以按照b的最大值取a的值，所以通过如下查询语句就可以只获取到最新数据：

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;

查询结果如下图：

为了更方便我们查询，这里可以创建一个视图：

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;

通过该视图，可以查询到最新的数据：

假如现在我们又需要删除用户ID为0的数据，我们需要插入一条User_ID字段为0，Deleted字段为1的数据：

INSERT INTO default.PowerConsumption VALUES (0, now(), 3, 'Yanta', null, 1);

查询视图，发现User_ID为0的数据已经查询不到了：

通过如上方法，我们可以实现Clickhouse数据的更新、删除，就好像在使用OLTP数据库一样，但我们应该清楚，实际上老数据真正的删除是在数据文件Merge时发生的，只有在Merge后，老数据才会真正物理意义上的删除掉。

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