Clickhouse如何完全保证数据的去重

        在ClickHouse中，实现数据去重是为了避免在大规模分布式环境中数据的重复存储和计算，这对于保持数据的一致性和准确性非常重要。ClickHouse可以通过多种机制确保数据的去重，从数据表结构、插入去重、数据合并去重、查询去重等多个方面入手，确保数据在所有场景下都能保持唯一性。以下是ClickHouse如何完全保证数据去重的详细机制：

1. 表引擎与数据模型

        在 ClickHouse 中，不同的表引擎有不同的特性，决定了如何处理数据去重问题。其中，MergeTree 系列表引擎（包括 ReplacingMergeTree、SummingMergeTree 等）是去重的核心工具。

1.1 MergeTree 表

• MergeTree 系列引擎支持排序键和主键，数据按照主键有序存储。虽然主键并不强制要求唯一，但其有序性为后续的去重操作奠定了基础。
• 数据以批量的方式写入到磁盘上，初始时可能包含重复数据，但通过后续的 合并过程（merge process） 来实现数据去重。

MergeTree 系列表的创建与配置

要启用 MergeTree 系列引擎的表，并准备好使用去重机制，需要按照以下步骤来创建表：

步骤 1：选择合适的表引擎

• ReplacingMergeTree 用于按照主键去重。
• SummingMergeTree 用于按主键进行累加聚合，通常用于汇总场景。
• AggregatingMergeTree 用于按主键进行更复杂的聚合操作。

步骤 2：创建表

下面以 ReplacingMergeTree 为例，展示创建表的 SQL 语句：

CREATE TABLE my_table
(
    id UInt64,
    name String,
    value Float32,
    version UInt64
)
ENGINE = ReplacingMergeTree(version)
ORDER BY id

• ENGINE = ReplacingMergeTree(version) 表示使用 ReplacingMergeTree 引擎，version 列将用来判断记录的版本，合并时保留版本较高的数据。
• ORDER BY id 指定了主键列 id，用来排序并决定如何去重。

1.2 ReplacingMergeTree 引擎

• ReplacingMergeTree 是 MergeTree 的一个变种，专门用于去重。其设计目标就是在合并数据时，保留每个主键唯一的一条记录。
• 通过主键去重机制，系统在合并过程中会自动删除主键重复的记录，最终在磁盘上保留唯一的一条数据。
• 版本控制机制：ReplacingMergeTree 支持带有版本号的记录。在主键相同时，ClickHouse 会选择具有较高版本号的数据进行保留。

1.3 SummingMergeTree 引擎

• SummingMergeTree 支持对重复主键的数据进行聚合。它通过对重复的数据行按照指定的列进行求和操作，从而减少存储的数据量。
• 这种去重的方式特别适用于需要对数据进行累加操作的场景，如业务统计、时间序列分析等。

1.4 AggregatingMergeTree 引擎

• AggregatingMergeTree 支持对重复的主键进行更复杂的聚合操作，不仅限于求和，还可以执行其他聚合函数（如计数、平均等）。
• 这种方式同样可以减少重复数据的存储，并提供高效的查询响应能力。

1.5 MergeTree 系列的配置要点

• 如果不需要版本字段，ENGINE = ReplacingMergeTree()，表示直接按照 id 去重。
• 对于 SummingMergeTree，可以通过创建表时指定需要累加的列：

CREATE TABLE my_table
(
    id UInt64,
    value Float32
)
ENGINE = SummingMergeTree
ORDER BY id

在插入相同 id 的多条记录时，系统将在合并时自动对 value 列求和。

2. 数据插入阶段的去重策略

2.1 主键去重

• 在 MergeTree 系列引擎中，主键的有序性保证了在批量数据插入时，重复的主键可以被识别。
• 如果表的引擎为 ReplacingMergeTree 或者其他支持去重的引擎，那么插入相同主键的数据时，不会立即去重，但后续的数据合并会完成去重操作。
• 主键可以是单一列，也可以是多列的组合。合理选择主键列可以有效避免插入重复数据。

2.2 原子性插入和去重

• 在ClickHouse中，数据插入的原子性和幂等性保证了多次相同的插入不会导致数据重复。这是通过对插入操作进行批量处理并结合底层存储结构来实现的。
• 插入操作通常会按数据块（Block）批量写入，每个块有唯一的标识符。ClickHouse可以利用这些标识符来检测是否有重复插入的块，并在必要时避免重复数据写入。

2.3 并发控制与去重

• ClickHouse在并发插入场景下使用细粒度锁机制和数据块去重检查来确保数据不重复插入。当多个并发插入请求同时写入相同的分区或数据块时，ClickHouse会对每个数据块进行唯一性检查，确保最终写入的数据是唯一的。
• 例如，如果多个客户端尝试插入具有相同主键的数据，ClickHouse会通过合并机制保留一个最新的版本，避免重复数据的持久化。

2.4 唯一性检查机制

• ClickHouse 在执行插入时，并不会强制在插入的过程中进行实时去重。这是因为为了追求高性能，插入是无锁的，并行处理多个数据块。
• 去重的操作通过合并过程异步处理，这种设计避免了插入性能的下降，但同时通过主键、分区键、版本号等机制，最终保证数据去重。

2.5 数据插入时的去重

在表创建后，数据的插入是无锁并发的，数据插入并不会立即去重，但通过以下步骤可以在插入时为后续去重做好准备。

步骤 ：数据插入

假设有一组重复的数据需要插入到 ReplacingMergeTree 表中：

INSERT INTO my_table (id, name, value, version) VALUES (1, 'Alice', 100, 1);
INSERT INTO my_table (id, name, value, version) VALUES (1, 'Alice', 120, 2);

• ClickHouse 插入时不会立即去重，这两条记录会先被存储在不同的 Part（数据块）中。
• 重复数据的去重将在后续的 合并过程中 完成。

3. 基于数据合并的去重

        数据合并是 ClickHouse 在后台自动执行的一项重要任务，通过合并不同的数据块（Part）来减少碎片、优化查询性能，同时也进行数据去重操作。

3.1 合并操作

• ClickHouse 采用 合并树结构（MergeTree Structure） 存储数据，数据被分成多个小的部分（Part），每个 Part 是一个不可变的有序文件。
• 合并过程是在后台异步进行的，系统会根据负载情况触发合并操作。合并的核心任务是将多个 Part 合并成更大的 Part。
• 在合并过程中，ClickHouse 会根据表的引擎类型决定如何处理重复的数据。对于普通的 MergeTree 表，合并时仅是简单的将数据进行有序合并；而对于 ReplacingMergeTree 表，系统会自动去除重复主键的数据。

3.2 ReplacingMergeTree 的去重逻辑

• 在合并过程中，ReplacingMergeTree 会遍历数据块的记录，根据主键的值来判断是否存在重复。
• 如果发现重复的主键，ClickHouse 会保留其中一条记录，默认情况下是保留最新插入的数据。如果有版本字段，则保留版本号较大的记录。
• 这种机制的优势在于，它可以支持延迟写入的数据去重，即使数据在初始插入时没有去重，合并过程仍然可以实现最终的去重效果。

3.3 SummingMergeTree 的聚合去重

• SummingMergeTree 在合并过程中，不是简单地删除重复的主键，而是对重复的记录进行求和。
• 合并过程中，系统会根据主键对重复记录进行分组，对指定的列执行累加操作。这种机制不仅能够去重，还能减少数据量，同时保持聚合结果的一致性。

3.4 数据合并机制中的去重的实现步骤

ClickHouse 的合并过程（merge process）是去重的关键，合并是在后台自动触发的，具体步骤如下：

步骤 1：触发合并

• 合并过程通常由系统自动触发，也可以手动执行合并。
• 使用手动命令强制执行合并：

OPTIMIZE TABLE my_table FINAL;

• FINAL 关键字确保合并所有数据块，执行去重逻辑。

步骤 2：ReplacingMergeTree 的去重实现

• 当 OPTIMIZE 命令执行时，ClickHouse 会遍历存储的不同数据块，将包含相同 id 的记录合并。
• 如果存在多个相同 id 的记录，则 ReplacingMergeTree 会依据 version 列保留 version 最大的记录。例如：

id   | name  | value | version
1    | Alice | 120   | 2      (保留)

• 在最终存储中，只保留 version=2 的记录，version=1 的记录被删除。

步骤 3：SummingMergeTree 的去重实现

• 对于 SummingMergeTree，系统将按主键分组，对需要累加的列进行求和。例如：

id   | value
1    | 220    (100 + 120)

这意味着相同主键 id 的多条记录会合并，并对 value 列进行累加。

4. 基于查询优化的去重

        ClickHouse 也支持在查询时进行去重操作。即使数据在存储过程中没有去重，也可以通过查询语句中的 DISTINCT 或聚合操作来去除重复数据。

4.1 DISTINCT 查询

• SELECT DISTINCT 是 SQL 中常用的去重查询语句，ClickHouse 通过流式执行引擎，可以高效地执行去重查询。
• 由于 ClickHouse 中的数据是有序存储的，并且数据块（Block）内存储结构有索引辅助，因此执行 DISTINCT 操作时性能较高。
• DISTINCT 查询会对结果集中的每一行进行去重，确保返回的结果集中每行数据唯一。

4.2 聚合操作中的去重

• 在使用 GROUP BY 等聚合操作时，ClickHouse 会自动对相同分组键的数据进行合并，实际上这也起到了去重的作用。
• 通过在查询中使用合适的聚合函数（如 SUM、COUNT 等），ClickHouse 能够根据特定的业务需求去除重复数据并返回唯一的结果。

4.3 数据合并查询优化

• 对于涉及多个分片（Shard）的分布式查询，ClickHouse能够智能地将查询任务分发到各个节点进行局部去重，再将结果合并返回给用户。这种分布式去重策略在保证结果正确性的同时，提高了查询效率。

4.4 查询时的去重

即使在数据存储层面没有进行去重，查询时依然可以通过 SQL 来实现去重。

步骤 1：使用 DISTINCT 去重

如果存储中的数据没有去重，可以在查询时通过 DISTINCT 来去重。示例如下：

SELECT DISTINCT id, name, value FROM my_table;

• DISTINCT 操作会扫描所有记录，并在查询结果中去掉重复的行。

步骤 2：使用 GROUP BY 去重

如果需要对重复的记录进行聚合，可以使用 GROUP BY：

SELECT id, SUM(value) FROM my_table GROUP BY id;

• 该查询会按 id 分组，并对 value 列进行求和，消除重复数据。

5. 副本管理和复制机制中的去重

5.1 多副本一致性保障

• 在分布式部署中，ClickHouse的每个分片（Shard）通常有多个副本（Replica）。数据在不同副本间同步时，ClickHouse使用复制日志（Replication Log）来确保数据的一致性和去重。
• 复制日志记录了每个插入、更新和删除操作。当一个副本接收到新的数据操作请求时，它会将该请求写入复制日志，并将日志项传播到其他副本。所有副本在执行相同的日志项时确保数据的一致性。
• 如果某个副本出现故障或网络中断，当其恢复时，会通过回放复制日志来同步丢失的数据，并在此过程中执行去重逻辑。

5.2 异常场景下的数据恢复

• 在异常场景（如网络抖动、节点故障等）下，ClickHouse的副本恢复机制确保数据不重复。在数据恢复过程中，ClickHouse会检测已恢复的数据与现有数据的重复部分，并通过日志重放和合并过程执行去重操作。
• 当数据块被复制到副本时，ClickHouse使用唯一标识符来检查是否已有相同的数据块，以避免重复存储。

5.3 分布式表（Distributed Table）

• 分布式表将数据分布到不同的节点上，每个节点存储不同的数据分片。为了保证去重，分布式表通常会依赖于主键和分片键来分布数据。
• 当执行查询时，ClickHouse 会将查询分发到多个节点进行局部查询，然后将结果汇总。这种方式确保了即使在分布式环境下，查询的去重也是一致的。

5.4 分布式环境中的去重的实现

ClickHouse 支持在分布式环境中进行去重处理，以下是配置分布式表并确保去重的一些步骤：

步骤 1：创建分布式表

分布式表将数据分散到多个节点上。首先需要创建本地表，然后创建一个分布式表。

• 创建本地表：

CREATE TABLE shard_table ON CLUSTER cluster_name
(
    id UInt64,
    name String,
    value Float32,
    version UInt64
)
ENGINE = ReplacingMergeTree(version)
ORDER BY id;

• 创建分布式表：

CREATE TABLE distributed_table ON CLUSTER cluster_name
AS shard_table
ENGINE = Distributed(cluster_name, 'default', 'shard_table', rand());

ENGINE = Distributed 用于分布式表，rand() 负责数据的随机分发。

步骤 2：分布式去重实现

当插入数据到分布式表时，ClickHouse 会根据 rand() 或其他分片键将数据分发到各个节点。

• 使用 ReplacingMergeTree，每个分片上的本地表会执行去重，合并时自动去掉重复记录。
• 查询时，分布式表会从所有分片收集数据，然后执行进一步的全局去重。

例如，查询去重数据：

SELECT DISTINCT id, name FROM distributed_table;

这会从所有节点获取数据，并在查询层面执行去重操作。

步骤 3：多副本与一致性保证

在分布式环境中，ClickHouse 依赖 ZooKeeper 进行副本的同步和管理，避免数据插入时的重复。每个分片有多个副本时，ClickHouse 通过以下机制避免重复数据：

1. 写操作协调：所有写入操作会通过 ZooKeeper 协调，确保每个副本都接收到相同的数据。
2. 数据恢复：如果某个副本失效，恢复时 ClickHouse 会从其他副本拉取数据，保持一致性。

6. 批量操作与去重策略

6.1 批量数据插入

• 在批量数据插入场景中，ClickHouse通过数据块标识符和主键索引来检测重复数据。例如，当进行大批量的历史数据导入时，ClickHouse能够识别并丢弃已存在的数据，从而避免重复。
• 在分布式场景中，批量插入的去重同样适用。每个节点在插入数据前会检查本地存储中的主键索引，防止重复数据写入。

6.2 批量删除与TTL机制

• ClickHouse支持通过 ALTER 操作进行批量删除。使用TTL（Time to Live）机制可以定期删除过期数据。在执行删除操作时，ClickHouse会对所有需要删除的数据进行批量标记，并通过合并过程将标记的数据块删除。
• 批量删除操作确保多次执行相同的删除请求不会影响其他数据，保持数据存储的整洁和准确。

6.3 容错机制

• 当系统发生异常（如节点崩溃、网络抖动等）时，ClickHouse 依靠其 复制日志（Replication Log） 和 ZooKeeper 实现数据恢复。
• 在恢复过程中，ClickHouse 会根据之前的插入日志和操作顺序，重新执行写操作，同时合并数据，确保没有重复数据。

7. 最终一致性与幂等操作

7.1 最终一致性

• ClickHouse的去重机制在设计上符合最终一致性的原则。在分布式系统中，副本的数据可能在短时间内出现不一致的情况，但通过日志复制、数据合并和去重操作，最终所有副本的数据状态会保持一致。

7.2 幂等性

• ClickHouse的数据操作（包括插入、删除和更新）通常是幂等的：重复执行相同操作不会导致不同的结果。特别是在去重操作中，ClickHouse确保即使多次执行相同的数据操作，最终的数据状态是唯一且一致的。

总结

        ClickHouse通过一系列从底层到应用层的多层次机制来完全保证数据去重，包括基于主键的去重策略、ReplacingMergeTree 等特殊引擎的使用、数据合并操作中的去重优化、查询优化中的去重功能，以及副本管理和批量操作中的去重控制。这些机制共同确保ClickHouse在处理大规模数据的同时，能够保持数据的一致性和准确性。