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MAPREDUCE服务 MRS-数据查询:数据修改

MAPREDUCE服务 MRS-数据查询:数据修改

时间：2024-04-16 08:56:36

MAPREDUCE服务 MRS 数据库开发

数据修改

建议慎用delete、update的mutation操作
 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端反回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务端立即返回执行成功还是失败结果，但是实际上此时数据还没有修改完成，而是在后台排队等着进行真正的修改，可能会出现操作覆盖的情况，也无法保证操作的原子性。
1. 业务场景要求有update、delete等操作，建议使用ReplacingMergeTree、CollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMergeTree引擎，使用方式参见：https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree/。
建议少或不增删数据列
 业务提前规划列个数，如果将来有更多列要使用，可以规划预留多列，避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作，导致不可以预知的性能、数据一致性问题。
对于批量数据清理，建议根据分区来操作：
ALTER TABLE table_name DROP PARTITION partition_name;
禁止修改索引列
 对索引列的修改会导致现有索引失效，触发重建索引，期间查询数据不准确。

如果业务场景必须修改索引列，推荐用ReplacingMergeTree引擎建表，使用数据写入+去重引擎代替数据更新场景：https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree/。

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