作者：耿巨集宇

1 表引擎簡述

1.1 官方描述

MergeTree 系列的引擎被設計用於插入極大量的資料到一張表當中。資料可以以資料片段的形式一個接著一個的快速寫入，資料片段在後臺按照一定的規則進行合併。相比在插入時不斷修改（重寫）已儲存的資料，這種策略會高效很多。

ReplacingMergeTree 引擎和 MergeTree 的不同之處在於它會刪除排序鍵值相同的重複項。
資料的去重只會在資料合併期間進行。合併會在後臺一個不確定的時間進行，因此你無法預先作出計劃。有一些資料可能仍未被處理。儘管你可以呼叫 OPTIMIZE 語句發起計劃外的合併，但請不要依靠它，因為 OPTIMIZE 語句會引發對資料的大量讀寫。

1.2 本地表語法

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]
[PRIMARY KEY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]

引數介紹

• ver — 版本列。型別為 UInt*, Date 或 DateTime。可選引數。
  在資料合併的時候，ReplacingMergeTree 從所有具有相同排序鍵的行中選擇一行留下：
  1.如果 ver 列未指定，保留最後一條。
  2.如果 ver 列已指定，保留 ver 值最大的版本。
• PRIMARY KEY expr 主鍵。如果要 選擇與排序鍵不同的主鍵，在這裡指定，可選項。
  預設情況下主鍵跟排序鍵（由 ORDER BY 子句指定）相同。 因此，大部分情況下不需要再專門指定一個 PRIMARY KEY 子句。
• SAMPLE BY EXPR 用於抽樣的表示式，可選項
• PARTITION BY expr 分割槽鍵
• ORDER BY expr 排序鍵

  1.3 分割槽表語法

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = Distributed(cluster, database, table[, sharding_key[, policy_name]])
[SETTINGS name=value, ...]

引數介紹

• cluster 叢集名
• table 遠端資料表名
• sharding_key 分片規則
• policy_name 規則名，它會被用作儲存臨時檔案以便非同步傳送資料

2 鍵的概念

Clickhouse的部署，分為單機模式和叢集模式，還可以開啟副本。兩種模式，資料表在建立語法、建立步驟和後續的使用方式上，存在一定的差異。

在定義表結構時，需要指定不同的鍵，作用如下。

分片：所有分片節點的權重加和得到S，可以理解為sharing動作取模的依據，權重X=W/S。分片鍵 Mod S 得到的值，與哪個分片節點匹配，則會寫入哪個分片。不同分片可能存在於不同的叢集節點，即便不同分片在同一節點，但ck在merge時，維度是同一分割槽+同一分片，這是物理檔案的合併範圍。
如果我們權重分別設定為1,2,3 那麼總權重是6,那麼總區間就是[0,6),排在shard配置第一位的node01,權重佔比為1/6,所以屬於區間[0,1),排在shard配置第二位的node02,佔比2/6,所以區間為[1,3),至於最後的node03就是[3,6).所以如果rand()產生的數字除以6取餘落在哪個區間,資料就會分發到哪個shard,通過權重配置,可以實現資料按照想要的比重分配.

3 分片的作用

3.1 分片規則

在分散式模式下，ClickHouse會將資料分為多個分片，並且分佈到不同節點上。不同的分片策略在應對不同的SQL Pattern時，各有優勢。ClickHouse提供了豐富的- - - sharding策略，讓業務可以根據實際需求選用。

• random隨機分片：寫入資料會被隨機分發到分散式叢集中的某個節點上。
• constant固定分片：寫入資料會被分發到固定一個節點上。
• column value分片：按照某一列的值進行hash分片。
• 自定義表示式分片：指定任意合法表示式，根據表示式被計算後的值進行hash分片。

3.2 類比

以MySQL的分庫分表場景為例：

• 2個庫，1個表分4個子表，採用一主一從模式。
• db01包含tab-1和tab-2，db-2包含tab-3和tab-4；
• 在配置sharding規則時，需要設定分庫規則、分表規則；
  一條記錄寫入時，會計算它要寫入哪個表、哪個庫，寫入的記錄會被從節點複製。

這個MySQL的例子，與CK的分割槽+分片+副本在邏輯上基本一致。分割槽理解為資料寫入哪個表，分片可以理解為資料寫入哪個庫，副本則是從節點的拷貝。

3.3 分片、分割槽與副本

Clickhouse分片是叢集模式下的概念，可以類比MySQL的Sharding邏輯，副本是為了解決Sharing方案下的高可用場景所存在的。
下圖描述了一張Merge表的各類鍵的關係，也能反映出一條記錄的寫入過程。

4 資料合併限制

理清了分割槽與分片的概念，也就明白CK的資料合併，為什麼要限制相同分割槽、相同分片，因為它們影響資料的儲存位置，merge操作只能針對相同物理位置（分割槽目錄）的資料進行操作，而分片會影響資料儲存在哪個節點上。
一句話，使用CK的ReplacingMergeTree引擎的去重特性，期望去重的資料，必須滿足擁有 相同排序鍵、同一分割槽、同一分片。
接下來針對這一要求，在資料上進行驗證。

5 資料驗證

5.1 場景設定

這裡是要驗證上面的結論，“期望去重的資料，必須滿足在相同排序鍵、同一分割槽、同一分片”；
首先擁有相同排序鍵才會在merge操作時進行判斷為重複，因此保證測試資料的排序鍵相同；剩餘待測試場景則是分割槽與分片。
由此進行場景設定：

• 相同記錄，能夠寫入同一分割槽、同一分片
• 相同記錄，能夠寫入同一分割槽，不同分片
• 相同記錄，能夠寫入不同分割槽，不同分片
• 相同記錄，能夠寫入不同分割槽、相同分片
  再疊加同步寫入方式：
• 直接寫本地表
• 直接寫分散式表
  補充：分割槽鍵與分片鍵，是否必須相同？

5.2 第一天測試

場景1： 相同記錄，能夠寫入同一分割槽、同一分片

一次執行3條插入，插入本地表
[main_id=101,sku_id=SKU0002；barnd_code=BC01,BC02,BC03]
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_same_shard_all;

分三次執行，插入本地表
[main_id=101,sku_id=SKU0001；barnd_code=BC01,BC02,BC03]
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_same_shard_all;

分三次執行，插入分散式表
[main_id=101,sku_id=SKU0001；barnd_code=BC001,BC002,BC003]
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_same_shard_all;

select * from test_ps.sku_detail_same_partition_same_shard_all final;

結論1
1.採用分散式表插入資料，保證分片鍵、分割槽鍵的值相同，才能保證merge去重成功
排除本地表插入場景
2.採用本地表插入資料，在分片鍵、分割槽鍵相同的情況下，無法保證merge去重

• 在一個session（一次提交）裡面包含多個記錄，直接會得到一條記錄，插入過程去重
  在第一次insert時，準備的3條insert語句是一次執行的，查詢後只有1條記錄。
• 在多個session（多次提交）記錄，不會直接去重，但有可能寫到不同叢集節點，導致無法去重
  分3次執行3條insert語句，查詢後有3條記錄，且通過final查詢後有2條記錄，合併去重的那2條記錄是寫入在同一叢集節點。【參考SKU0002的執行結果】

後面直接驗證插入分散式表場景。

場景2：相同記錄，能夠寫入同一分割槽，不同分片

• 分片鍵採用的rand()方式，隨機生成。

分三次執行，插入分散式表
[main_id=103,sku_id=SKU0003；barnd_code=BC301,BC302,BC303]
檢查資料插入狀態
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_diff_shard_all where main_id =103 ;

檢查merge的去重結果
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_diff_shard_all final where main_id =103 ;

分五次執行，插入分散式表
[main_id=104,sku_id=SKU0004；barnd_code=BC401,BC402,BC403,BC404,BC405]
檢查資料插入狀態
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_diff_shard_all where main_id =104 ;

檢查merge的去重結果
select * from test_ps.sku_detail_same_partition_diff_shard_all final where main_id =104 ;

結論2

採用分散式表插入資料，保證分割槽鍵的值相同、分片鍵的值隨機，無法保證merge去重

• 如果插入記錄時，通過rand()生成的數字取模後的值一樣，很幸運最終可以merge去重成功
• 如果插入記錄時，通過rand()生成的數字取模後的值不一樣，最終無法通過merge去重

場景3：相同記錄，能夠寫入不同分割槽，不同分片

• 分片鍵採用的rand()方式，隨機生成；
• 分割槽鍵為了方便測試，採用建立時間。

分五次執行，插入分散式表
[main_id=105,sku_id=SKU0005；barnd_code=BC501,BC502,BC503,BC504,BC505]

檢查資料插入狀態
select * from test_ps.sku_detail_diff_partition_diff_shard_all where main_id =105 ;

檢查merge的去重結果
select * from test_ps.sku_detail_diff_partition_diff_shard_all final where main_id =105;

結論3
採用分散式表插入資料，分割槽鍵的值與排序鍵不一致、分片鍵的值隨機，無法保證merge去重

• 按當前測試結果，雖然create_time都不相同，也就是分割槽不同，也發生了資料合併
• 資料發生合併，但結果並不是完全按排序鍵進行合併的

場景4：相同記錄，能夠寫入 不同分割槽、相同分片

• 分片鍵採用main_id；
• 分割槽鍵為了方便測試，採用建立時間。

分六次執行，插入分散式表
[main_id=106,sku_id=SKU0006；barnd_code=BC601,BC602,BC603,BC604,BC605,BC606]

檢查資料插入狀態
select * from test_ps.sku_detail_diff_partition_same_shard_all where main_id =106 ;

檢查merge的去重結果
select * from test_ps.sku_detail_diff_partition_same_shard_all final where main_id =106;

此場景，經過第二天檢索，資料並沒有進行merge，而是用final關鍵字依然能檢索出去重後的結果。也就是說final關鍵字只是在記憶體中進行去重，由於所在分割槽不同，檔案是沒有進行merge合併的，也就沒有去重。反觀相同分割槽、相同分片的資料表，資料已經完成了merge合併，普通檢索只能得到一條記錄。

結論4
採用分散式表插入資料，分割槽鍵的值與排序鍵不一致、分片鍵的值固定，無法實現merge去重

5.3 第二天檢查

以下均採用普通查詢，發現如下情況

• 分片不同的表，其資料沒有合併
• 分片相同、分割槽不同的沒有合併
• 分片相同、分割槽相同的已經完成了合併

select * from test_ps.sku_detail_same_partition_same_shard_all;

select * from test_ps.sku_detail_same_partition_diff_shard_all;

select * from test_ps.sku_detail_diff_partition_diff_shard_all;

select * from test_ps.sku_detail_diff_partition_same_shard_all;

6 總結

根據測試結果，在不同場景下的合併情況：

• 如果資料存在在相同分片，且相同分割槽，絕對可以實現合併去重。
• 如果資料儲存在不同分片，不同分割槽，將不會進行合併去重。
• 如果資料儲存在不同分片，但同一分片內保證在相同分割槽，會進行此分片下的merge去重。
• 如果資料存在在相同分片，但不同分割槽，不會進行merge去重，但通過final關鍵字可以在CK記憶體中對相同分割槽、相同分片的資料進行去重。

在Clickhouse的ReplacingMergeTree進行merge操作時，是根據排序鍵（order by）來識別是否重複、是否需要合併。而分割槽和分片，影響的是資料的儲存位置，在哪個叢集節點、在哪個檔案目錄。那麼最終ReplacingMergeTree表引擎在合併時，只會在當前節點、且物理位置在同一表目錄下的資料進行merge操作。

最後，我們在設計表時，如果期望利用到ReplacingMergeTree自動去重的特性，那麼必須使其儲存在相同分割槽、相同分片下；而在設定分割槽鍵、分片鍵時，二者不要求必須相同，但必須穩定，穩定的含義是入參相同出參必須相同。