ClickHouse数据一致性
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;
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。
4 通过 FINAL 查询
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。
参考链接：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/10463
使用hits_v1表进行测试：
分别安装了20.4.5.36 和 21.7.3.14 两个版本的ClickHouse进行对比。
4.1 老版本测试
（1）普通查询语句
select * from visits_v1 WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100;
（2）FINAL查询
select * from visits_v1 FINAL WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100;
先前的并行查询变成了单线程。
4.2 新版本测试
（1）普通语句查询
select * from visits_v1 WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_threads = 2;
查看执行计划：
explain pipeline select * from visits_v1 WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_threads = 2;
(Expression)
ExpressionTransform × 2
(SettingQuotaAndLimits)
(Limit)
Limit 2 → 2
(ReadFromMergeTree)
MergeTreeThread × 2 0 → 1
明显将由2个线程并行读取 part 查询。
（2）FINAL查询
select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_final_threads = 2;
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,查看 FINAL 查询的执行计划：
explain pipeline select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_final_threads = 2;
(Expression)
ExpressionTransform × 2
(SettingQuotaAndLimits)
(Limit)
Limit 2 → 2
(ReadFromMergeTree)
ExpressionTransform × 2
CollapsingSortedTransform × 2
Copy 1 → 2
AddingSelector
ExpressionTransform
MergeTree 0 → 1
从CollapsingSortedTransform这一步开始已经是多线程执行，但是读取 part 部分的动作还是串行。