【大数据clickhouse】clickhouse 数据一致性保障常用解决方案

一、前言

对于任何一个数据存储的框架来说，确保数据的一致性都是其非常重要的组成部分，不管是过程中的强一致性，还是最终一致性，都是数据一致性的解决方案，本篇来聊聊clickhouse中的数据一致性问题。

二、clickhouse 数据一致性

通过查询 CK 官方手册发现，即便对数据一致性支持最好的 Mergetree，也只是保证最终一致性，即clickhouse是采用最终一致性的解决方案；

三、前置准备

1、创建一张数据表

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;

表字段说明：

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、给当前表写入100万数据

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);

执行修改sql之后，查询下数据表的记录

这时候发现数据行为105万了，是因为还未触发分区合并，所以还未去重，因此看到的数据是不一致的；

总结：

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

如果在某些对一致性非常敏感的场景下，通常有以下几种解决方案提供参考；

四、手动触发OPTIMIZE

在写入数据后，立刻执行 OPTIMIZE 可以强制触发新写入分区的合并动作;

OPTIMIZE TABLE test_a FINAL;

对上一步的操作执行上面的sql，再次执行发现数据就变成了100万了

OPTIMIZE 语法补充

OPTIMIZE TABLE [db.]name [ON CLUSTER cluster] [PARTITION partition |

PARTITION ID 'partition_id'] [FINAL] [DEDUPLICATE [BY expression]]

五、通过 Group by 去重

使用下面的去重语句进行查询

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;

对于该语句中的argMax函数做如下补充说明：

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；

六、使用视图去重

1、创建一个测试使用的视图

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;

2、插入重复数据，使用视图再次查询

INSERT INTO TABLE test_a(user_id,score,create_time)
VALUES(0,'AAAA',now())

使用视图查询

SELECT *
FROM view_test_a
WHERE user_id = 0;

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());

再次使用上面创建的视图查询，刚才那条数据看不到了

注意：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；

七、使用final关键字

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；

接下来，通过上面导入的测试数据表 hits_v1 进行测试；

普通语句查询

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

查看一下执行计划

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

从执行计划结果来看，很明显将由 2 个线程并行读取 part 查询；

使用关键字 FINAL 查询

使用下面的这个加了final关键字的sql进行查询，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；

select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 
settings max_final_threads = 2;