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ClickHouse数据一致性

article 2024/11/15 4:50:22

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：

我们在使用 ReplacingMergeTree、SummingMergeTree 这类表引擎的时候，会出现短暂数据不一致的情况。

在某些对一致性非常敏感的场景，通常有以下几种解决方案。

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;