ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析

文章目录

  • 建表语法
  • 数据处理策略
  • 资料分享
  • 参考文章

MergeTree拥有主键,但是它的主键却没有唯一键的约束。这意味着即便多行数据的主键相同,它们还是能够被正常写入。在某些使用场合,用户并不希望数据表中含有重复的数据。ReplacingMergeTree就是在这种背景下为了数据去重而设计的,它能够在合并分区时删除重复的数据。但是ReplacingMergeTree并不一定保证不会出现重复的数据。

ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎,ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。

数据的去重只会在数据合并期间进行。合并会在后台一个不确定的时间进行,因此你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。可以调用OPTIMIZE语句发起计划外的合并,但尽量不要依靠它,因为OPTIMIZE语句会引发对数据的大量读写。

因此,ReplacingMergeTree适用于在后台清除重复的数据以节省空间,但是它不保证没有重复的数据出现。

建表语法

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, ...]

创建ReplacingMergeTree表的参数中,与MergeTree不同的是[ver]。ver(版本列)。类可以型为UInt*,Date或DateTime。这个属于可选参数,所以你也可以不用指定。

在数据合并的时候,ReplacingMergeTree 从所有具有相同排序键的行中选择一行留下:如果ver列未指定,保留最后一条。如果ver列已指定,保留ver值最大的版本。

其他的与MergeTree表是一致,它属于MergeTree表的的一个变种。

MergeTree表引擎的解析可以参考ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析

数据处理策略

最后总结一下ReplacingMergeTree引擎的数据处理策略,主要是下面五个点。

  1. 使用ORBER BY排序键作为判断重复数据的唯一键。
  2. 只有在合并分区的时候才会触发删除重复数据的逻辑。
  3. 以数据分区为单位删除重复数据。当分区合并时,同一分区内的重复数据会被删除;不同分区之间的重复数据不会被删除。
  4. 在进行数据去重时,因为分区内的数据已经基于ORBER BY进行了排序,所以能够找到那些相邻的重复数据。
  5. 在数据合并的时候,ReplacingMergeTree 从所有具有相同排序键的行中选择一行留下:如果ver列未指定,保留最后一条。如果ver列已指定,保留ver值最大的版本。

资料分享

ClickHouse经典中文文档分享

参考文章

  • ClickHouse(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景
  • ClickHouse(02)ClickHouse架构设计介绍概述与ClickHouse数据分片设计
  • ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
  • ClickHouse(04)如何搭建ClickHouse集群
  • ClickHouse(05)ClickHouse数据类型详解
  • ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析
  • ClickHouse(07)ClickHouse数据库引擎解析
  • ClickHouse(08)ClickHouse表引擎概况
  • ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析
  • ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析
  • ClickHouse(11)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之SummingMergeTree详细解析

你可能感兴趣的:(ClickHouse入门与实战,clickhouse,大数据,数据开发,ETL,数据仓库)