ClickHouseClickhouse中update/delete的使用

Posted 小伟り

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了ClickHouseClickhouse中update/delete的使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

从使用场景来说,Clickhouse是个分析型数据库。这种场景下,数据一般是不变的,因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的,实际上并不支持标准的update、delete操作。

下面介绍一下Clickhouse中update、delete的使用。

1. 更新和删除的语法

Clickhouse通过alter方式实现更新、删除,它把update、delete操作叫做mutation(突变)。语法为:

ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE filter_expr
ALTER TABLE [db.]table UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr

那么,mutation与标准的update、delete有什么区别呢?

标准SQL的更新、删除操作是同步的,即客户端要等服务端反回执行结果(通常是int值);而Clickhouse的update、delete是通过异步方式实现的,当执行update语句时,服务端立即反回,但是实际上此时数据还没变,而是排队等着。

1.1 查看mutation队列

那么,怎么查看数据是否更新完成了呢?

可以通过system.mutations表查看相关信息:

SELECT
    database,
    table,
    command,
    create_time,
    is_done
FROM system.mutations
LIMIT 10

┌─database─┬─table─────────────────┬─command─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────────create_time─┬─is_done─┐
│ app      │ scene_model           │ UPDATE status = '2' WHERE id = '208209306'                                          │ 2020-03-30 15:38:58 │       1 │
│ app      │ scene_model           │ UPDATE status = '2' WHERE id = '100000004'                                          │ 2020-03-30 15:40:00 │       1 │
│ app      │ scene_model           │ UPDATE status = '2' WHERE id = '100000004'                                          │ 2020-03-30 15:41:09 │       1 │
│ app      │ user_model            │ UPDATE name = 'zhuweiming' WHERE id = '0000000047fd31e40147fd3477cc0000'            │ 2020-03-19 18:34:59 │       1 │
│ app      │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000900') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │       1 │
│ app      │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000901') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │       1 │
│ app      │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000902') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │       1 │
│ app      │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000903') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │       1 │
│ app      │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000904') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │       1 │
│ app      │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000905') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │       1 │
└──────────┴───────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘
  • database: 库名
  • table: 表名
  • command: 更新/删除语句
  • create_time: mutation任务创建时间,系统按这个时间顺序处理数据变更
  • is_done: 是否完成,1为完成,0为未完成

除了上述的,还有一些其他的字段,详见:官方文档

通过以上信息,可以查看当前有哪些mutation已经完成,is_done为1即表示已经完成。

1.2 Mutation具体过程

首先,使用where条件找到需要修改的分区;
然后,重建每个分区,用新的分区替换旧的,分区一旦被替换,就不可回退;

对于每个分区,可以认为是原子性的;但对于整个mutation,如果涉及多个分区,则不是原子性的。

注意事项

  • 更新功能不支持更新有关主键或分区键的列
  • 更新操作没有原子性,即在更新过程中select结果很可能是一部分变了,一部分没变,从上边的具体过程就可以知道
  • 更新是按提交的顺序执行的
  • 更新一旦提交,不能撤销,即使重启clickhouse服务,也会继续按照system.mutations的顺序继续执行
  • 已完成更新的条目不会立即删除,保留条目的数量由finished_mutations_to_keep存储引擎参数确定。 超过数据量时旧的条目会被删除
  • 更新可能会卡住,比如update intvalue='abc'这种类型错误的更新语句执行不过去,那么会一直卡在这里,此时,可以使用KILL MUTATION来取消,语法:
kill kutation where database='app' and table='test' // database、table是system.mutations表中的字段

2. 使用建议

按照官方的说明,update/delete 的使用场景是一次更新大量数据,也就是where条件筛选的结果应该是一大片数据。

举例:

-- 一次更新一天的数据。
alter table test update status=1 where status=0 and day='2020-04-01',

那么,能否一次只更新一条数据呢?例如:

alter table test update pv=110 where id=100

当然也可以,但频繁的这种操作,可能会对服务造成压力。这很容易理解,如上文提到,更新的单位是分区,如果只更新一条数据,那么需要重建一个分区;如果更新100条数据,而这100条可能落在3个分区上,则需重建3个分区;相对来说一次更新一批数据的整体效率远高于一次更新一行。

对于频繁单条更新的这种场景,建议使用ReplacingMergeTree引擎来变相解决。具体如何使用,以后有时间再整理。

 

以上是关于ClickHouseClickhouse中update/delete的使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

ClickHouseClickhouse中update/delete的使用

ClickhouseClickHouse 内部架构介绍

ClickhouseClickhouse 整合 Prometheus 监控 运行时状态

clickhouseclickhouse 副本与分片 分片详解

clickhouseclickhouse 单机安装 集群安装

clickhouseClickHouse之DBA运维宝典