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文章目录
- ClickHouse介绍
- 为什么不推荐更新和删除
- 如何实现更新操作
- 如何实现删除操作
- 官方文档
ClickHouse介绍
ClickHouse是由俄罗斯的Yandex公司开发的一款快速、可扩展的列式数据库管理系统。它专门针对OLAP场景设计，在海量数据分析和查询方面具有出色的性能表现，同时还能支持实时数据插入和更新。ClickHouse采用了面向列的存储方式，具有较高的压缩比和查询速度。它支持SQL语言，并提供了一系列丰富的函数库，可满足各种复杂的数据分析需求。同时，ClickHouse还支持数据分区和分片，可实现横向扩展ClickHouse使用C++编写，可在Linux和Windows等操作系统上运行。它还支持RESTful API和JDBC等多种接口，方便与其他系统进行集成。由于其出色的性能和可扩展性，ClickHouse被许多企业用于大规模数据处理和分析，如Yandex、CloudFlare、Kenshoo等- 在使用
ClickHouse时，我们可以尽情的存储我们的海量数据，也可以毫不忌讳的直接把海量数据使用SQL进行计算和统计 - 但是，对于数据变动来说，
ClickHouse并不建议大家使用数据更新和删除的SQL语句，虽然他们提供了这些语句
为什么不推荐更新和删除
ClickHouse并不鼓励使用UPDATE和DELETE语句进行数据的更新和删除操作。主要原因有以下几点：
-
ClickHouse是一个面向列的数据库，其存储和查询数据的方式与传统的关系型数据库有很大不同。因此，更新和删除操作需要涉及到多个列，同时也会影响到索引的维护和数据的压缩等方面，从而影响到整个系统的性能。 -
ClickHouse更适合于高并发的OLAP场景，即大量的读操作和少量的写操作，因此并不需要频繁的进行数据更新和删除操作。而针对需要对数据进行实时修改的OLTP场景，ClickHouse也提供了其他解决方案，如使用Kafka和ZooKeeper等技术实现数据的异步写入和更新。 -
ClickHouse的数据写入是append-only的方式，即只能新增数据，无法修改或删除已有数据。因此，在实际应用中，我们可以通过分区、TTL等技术来达到数据的删除和更新的效果。
ClickHouse更为推荐的方式是通过异步写入和更新等技术，结合分区和TTL等策略来实现数据的删除和更新操作
如何实现更新操作
ClickHouse本身是一款列式存储数据库，为了提高性能，它采用了多版本控制（MVCC）机制来支持数据的更新操作- 当我们对
ClickHouse中的一条记录执行更新操作时，实际上会将原来的记录进行逻辑删除，并在其基础上创建一条新的记录。被逻辑删除的记录会在后续的合并操作（Merge）中进行物理删除 - 由于
ClickHouse的数据是以列的方式存储，所以在执行更新操作时，只需要修改需要更新的列即可，不会对其他列造成影响，避免了全表扫描的情况，从而提高了更新的效率 - 除了
MVCC机制外，ClickHouse还提供了一些类似于事务的机制，例如可以使用Transaction引擎来将多个数据操作绑定在同一个事务中，保证数据一致性。同时，ClickHouse还提供了Insert、Alter、Optimize等操作来优化数据更新的效率和执行速度 - 虽然不建议使用，但是执行后也能起到效果，如果对实时性和准确性要求没那么高，也可以使用
- 实例如下，某张表增加某个字段，并设置一些值（当然，直接修改字段值也是这样
ALTER table ... update ... where ...）
-- 新增字段
ALTER table radar.traffic_event add column `analysis_period` String comment '分析时段，早晚高峰';-- 设置数据值
ALTER table radar.traffic_event update analysis_period = 'MORNING_RUSH_HOUR' where toHour(time_stamp) >= 7 and toHour(time_stamp) < 9 ;
ALTER table radar.traffic_event update analysis_period = 'PEEK_DAY_HOUR' where toHour(time_stamp) >= 9 and toHour(time_stamp) < 17 ;
ALTER table radar.traffic_event update analysis_period = 'EVENING_RUSH_HOUR' where toHour(time_stamp) >= 17 and toHour(time_stamp) < 19 ;
ALTER table radar.traffic_event update analysis_period = 'PEEK_NIGHT_HOUR' where analysis_period = '' ;
如何实现删除操作
ClickHouse有3种方式实现数据的删除：
- 使用ALTER TABLE语句将表中的数据按照条件删除清空。
例如：下面两条语句，删除my_table 表所有记录，删除traffic_event表字段approach 为空的记录
ALTER TABLE my_table DELETE WHERE 1=1
ALTER TABLE radar.traffic_event delete where approach = '';
- 使用
DROP PARTITION语句删除指定Partition的数据（所以最好根据一定时间粒度建立分区）。
例如：此语句会删除my_table表中Partition键为’202101’的分区数据
ALTER TABLE my_table DROP PARTITION '202101'
- 还有一种方式，在建表语句里设置
TTL，或者修改表设置TTL，则数据在一定时间后自动删除
-- 修改表的 TTL，time_stamp超过一定时间的数据自动删除
ALTER TABLE flow_stats MODIFY TTL time_stamp + toIntervalYear(5);
ALTER TABLE lane_status_in_phase MODIFY TTL time_stamp + toIntervalYear(3);
ALTER TABLE passing_vehicle MODIFY TTL time_stamp + toIntervalYear(3);- 需要注意的是，
ClickHouse的设计思想是用快照和分区来存储数据，因此数据删除操作实际上是逻辑删除，在ClickHouse中数据的删除并不是物理删除，而是通过标记删除的方式使数据不再可用 - 如果对数据有真正的需求删除，可以将数据移动到归档表或备份中然后再进行删除
- 如果对删除后的数据不再关心，可以直接用
ALTER TABLE语句清空表中的所有数据。
官方文档
clickhouse官方文档很好，大家可以去看看，有中文版，大部分都翻译了- 关于
clickhouse官网文档，关于alter操作，可以点这里去查看