大数据ClickHouse（九）：MergeTree系列表引擎之ReplacingMergeTree

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MergeTree系列表引擎之ReplacingMergeTree

一、****ReplacingMergeTree基本讲解

以上MergeTree不能对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对同分区内相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是，ReplacingMergeTree只是在一定程度上解决了数据重复问题，由于自动分区合并机制在后台定时执行，所以并不能完全保障数据不重复。ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间。

• ReplaceingMergeTree建表语句：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

以上建表语句的解释如下：

• [ver] ：可选参数，指定列的版本，可以是UInt*、Date或者DateTime类型的字段作为版本号。该参数决定了数据去重的方式。当没有指定[ver]时，保留最后插入的数据，也就是最新的数据；如果指定了具体的[ver]列，则保留最大版本数据。

二、使用ReplacingMergeTree是需要注意以下几点

• 如何判断数据重复

ReplacingMergeTree在去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY。

• 何时删除重复数据

在执行分区合并时，会触发删除重复数据。optimize的合并操作是在后台执行的，无法预测具体执行时间点，除非是手动执行。

• 不同分区的重复数据不会被去重

ReplacingMergeTree是以分区为单位删除重复数据的。只有在相同的数据分区内重复的数据才可以被删除，而不同数据分区之间的重复数据依然不能被剔除。

• 数据去重的策略是什么

如果没有设置[ver]版本号，则保留同一组重复数据中的最新插入的数据；如果设置了[ver]版本号，则保留同一组重复数据中ver字段取值最大的那一行。

• optimize命令使用

一般在数据量比较大的情况，尽量不要使用该命令。因为在海量数据场景下，执行optimize要消耗大量时间。

三、测试实例

1、测试去重按照Order by 字段进行去重，而不是按照primary 主键字段进行去重

#创建表 t_replacing_mt ,使用ReplacingMergeTree引擎
node1 :) create table t_replacing_mt(
:-] id UInt8,
:-] name String,
:-] age UInt8,
:-] gender String
:-] ) engine = ReplacingMergeTree()
:-] order by (id,age)
:-] primary key id
:-] partition by gender;

#向表 t_replacing_mt 中插入以下数据：
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',18,'男'),
:-] (2,'李四',19,'女'),
:-] (3,'王五',20,'男');

#查询表 t_replacing_mt 中的数据：
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2   │ 李四    │  19   │ 女        │
└───┴────┴────┴──────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1   │ 张三    │  18    │ 男       │
│  3   │ 王五    │  20    │ 男       │
└───┴────┴────┴──────┘

#向表 t_replacing_mt  中插入id 为1的一行数据
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',10,'男');

#查询表 t_replacing_mt  数据：
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  10 │ 男       │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  18 │ 男       │
│  3  │ 王五  │  20 │ 男       │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2 │ 李四  │  19  │ 女       │
└────┴──────┴─────┴────────┘

#执行 optimize命令手动合并分区数据
node1 :) optimize table t_replacing_mt;

#查询表 t_replacing_mt  数据，发现没有按照primary key 去重。
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2  │ 李四  │  19 │ 女       │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  10 │ 男       │
│  1  │ 张三  │  18 │ 男       │
│  3  │ 王五  │  20 │ 男       │
└────┴──────┴─────┴────────┘

#再次向表  t_replacing_mt  插入数据：
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三三',18,'男');

#查询表 t_replacing_mt  数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name───┬─age─┬─gender─┐
│  1    │ 张三三     │  18   │ 男        │
└───┴──────┴────┴──────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2   │ 李四    │  19    │ 女       │
└───┴────┴────┴──────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1    │ 张三   │  10   │  男       │
│  1    │ 张三   │  18   │ 男        │
│  3    │ 王五   │  20   │ 男        │
└───┴─────┴───┴──────┘

#再次执行 optimize命令手动合并分区数据
node1 :) optimize table t_replacing_mt;

#查询表 t_replacing_mt  数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2   │ 李四    │  19   │ 女        │
└───┴────┴────┴──────┘
┌─id─┬─name───┬─age─┬─gender─┐
│  1   │ 张三        │  10   │ 男        │
│  1   │ 张三三      │  18   │ 男        │
│  3   │ 王五        │  20   │ 男        │
└───┴──────┴────┴─────┘

注意：通过以上测试发现ClickHouse ReplacingMergeTree中****去除重复数据时，是以ORDERBY排序键为基准的，而不是PRIMARY KEY。

2、测试不指定[ver]列时，插入相同排序字段的数据，保留最新一条数据

#删除表 t_replacing_mt 重建,使用ReplacingMergeTree引擎
node1 :) create table t_replacing_mt(
:-] id UInt8,
:-] name String,
:-] age UInt8,
:-] gender String
:-] ) engine = ReplacingMergeTree()
:-] order by id
:-] primary key id
:-] partition by gender;

#向表 t_replacing_mt 中插入以下数据
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',18,'男'),
:-] (2,'李四',19,'女'),
:-] (3,'王五',20,'男');

#查询表 t_replacing_mt 中的数据
node1 :) select * from t_replacing_mt ;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2  │ 李四  │  19  │ 女      │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  18  │ 男      │
│  3  │ 王五  │  20  │ 男      │
└────┴──────┴─────┴────────┘

#向表 t_replacing_mt 中插入排序字段相同的一行数据
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',10,'男');

#查询表 t_replacing_mt 中的数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  10  │ 男      │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2  │ 李四  │  19  │ 女      │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  18  │ 男      │
│  3  │ 王五  │   20 │ 男      │ 
└────┴──────┴─────┴────────┘

#执行 optimize命令手动合并分区数据
node1 :) optimize table t_replacing_mt;

#查询表 t_replacing_mt 中的数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2  │ 李四  │  19  │ 女      │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  10  │ 男      │
│  3  │ 王五  │  20  │ 男      │
└────┴──────┴─────┴────────┘

注意：通过以上测试可以发现，ClickHouse ReplacingMergeTree中不指定[ver]列时，当插入排序字段相同的数据时，保留最新一条数据。

3、测试指定[ver]列时，插入相同排序字段的数据，保留当前[ver]列最大值

#删除表 t_replacing_mt 重新创建,使用ReplacingMergeTree引擎，指定[ver]
node1 :) create table t_replacing_mt(
:-] id UInt8,
:-] name String,
:-] age UInt8,
:-] gender String
:-] ) engine = ReplacingMergeTree(age)
:-] order by id
:-] primary key id
:-] partition by gender;

#向表 t_replacing_mt 中插入数据：
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',18,'男'),
:-] (2,'李四',19,'女'),
:-] (3,'王五',20,'男');

#查询表 t_replacing_mt中数据：
node1 :) select * from t_replacing_mt ;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  18  │ 男      │
│  3  │ 王五  │  20  │ 男      │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2  │ 李四  │  19  │ 女      │
└────┴──────┴─────┴────────┘

#向表 t_replacing_mt 中插入排序字段相同的一行数据
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',10,'男');

#查看表 t_replacing_mt中的数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  10  │ 男      │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1 │ 张三  │  18  │ 男       │
│  3 │ 王五  │  20  │ 男       │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2  │ 李四  │  19  │ 女      │
└────┴──────┴─────┴────────┘

#对表 t_replacing_mt中的数据执行手动分区合并
node1 :) optimize table t_replacing_mt;

#查看表 t_replacing_mt中的数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  2 │ 李四  │  19  │ 女       │
└────┴──────┴─────┴────────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1  │ 张三  │  18 │ 男       │
│  3 │ 王五   │  20 │ 男       │
└────┴──────┴─────┴────────┘

注意：通过以上测试可以发现，在ClickHouse中创建ReplacingMergeTree时，如果指定了[ver]列，当存在Order by字段重复时，会保留ver列最大值对应的行。

4、测试不同分区中有相同的Order by 字段时，不去重

#删除表 t_replacing_mt ，重新创建
node1 :) create table t_replacing_mt(
:-] id UInt8,
:-] name String,
:-] age UInt8,
:-] gender String
:-] ) engine = ReplacingMergeTree()
:-] order by id
:-] primary key id
:-] partition by gender;

#向表 t_replacing_mt 中插入以下数据：
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三',18,'男'),
:-] (2,'李四',19,'女'),
:-] (3,'王五',20,'男');

#再次向表 t_replacing_mt 中插入以下数据：
node1 :) insert into t_replacing_mt values (1,'张三三',10,'女');

#对表 t_replacing_mt中的数据执行手动分区合并
node1 :) optimize table t_replacing_mt;

#查看表中的数据
node1 :) select * from t_replacing_mt;
┌─id─┬─name───┬─age─┬─gender─┐
│  1   │ 张三三      │  10   │ 女        │
│  2   │ 李四        │  19   │ 女        │
└───┴──────┴────┴─────┘
┌─id─┬─name─┬─age─┬─gender─┐
│  1   │ 张三    │  18   │ 男        │
│  3   │ 王五    │  20   │ 男        │
└───┴────┴────┴─────┘

注意：通过以上测试可以发现，在ClickHouse中创建ReplacingMergeTree时，不同分区中相同的Order by 字段不会去重。

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