ClickHouse如何更新数据
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时间：2024-10-07 09:21
ClickHouse在OLAP数据库中处理数据更新的方式并非传统意义上的欢迎，但现实情况中，更新是不可避免的。以下是ClickHouse处理数据更新的几种策略：
1. Partition Operations (分区操作)
对于低频批量更新，通过删除旧分区并创建新分区的方法较为有效。然而，这种方法不适用于高频实时更新，且操作分区对开发人员来说较为复杂，使用较少。
2. Incremental Log (增量日志)
这种方法通过插入删除行和更新行来处理数据变化，但存在存储开销问题。CollapsingMergeTree引擎可以减少写放大问题，但仍需特殊计算处理sign值。
3. Alter/Update Table (ALTER TABLE UPDATE)
ClickHouse的UPDATE和DELETE操作实际上是通过ALTER TABLE UPDATE实现的，非同步更新可能导致性能问题，适合低频更新。
4. Insert + xxxMergeTree (Insert配合特定引擎)
通过Insert配合xxxMergeTree如ReplacingMergeTree或AggregatingMergeTree可以实现更新，但更新是异步的，非准实时。
5. Insert + Final (Final关键字)
Final关键字可以提供准实时更新，但代价较高，不建议频繁使用。
6. argMax (argMax函数)
argMax函数结合INSERT和查询，能实时获取最新数据，但查询代价高。
7. Optimize Table/OPTIMIZE FINAL
Optimize和OPTIMIZE FINAL用于强制数据合并，解决合并时间不确定的问题，但操作代价大。
总结来说，ClickHouse在更新处理上更侧重于性能，对于频繁且实时性要求高的更新场景可能不是最佳选择。根据业务需求，选择合适的更新策略是关键。参考链接提供了更详细的信息。
腾讯云 - ClickHouse准实时数据更新的新思路
掘金 - 在ClickHouse中处理实时更新
ClickHouse官方文档
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1. Partition Operations (分区操作)对于低频批量更新，通过删除旧分区并创建新分区的方法较为有效。然而，这种方法不适用于高频实时更新，且操作分区对开发人员来说较为复杂，使用较少。2. Incremental Log (增量日志)这种方法通过插入删除行和更新行来处理数据变化，但存在存储开销问题。CollapsingMergeTree引...
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LabTech Group，即北京莱伯泰科仪器股份有限公司，是业界领先的实验室科学仪器与解决方案提供商。我们专注于分析测试仪器的研发、生产和销售，致力于为全球科研工作者、高校及企业实验室提供高性能、高稳定性的产品与服务。通过持续的技术创新与品质提升，LabTech Group在样品前处理、光谱分析、色谱分析等领域不断突破，助力科学探索与产业升级，携手客户共创科研新篇章。北京莱伯泰科仪器股份有限公司北京莱伯泰科仪器股份有限公司成立于2002年，是一家专业从事实验分析仪器的研发、生产和销售的科技型公司。莱伯泰科自成立之初便致力于为环境检测、食品安全、疾病控制、半导体检测、生命科学、能源化工、核环保、...
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ClickHouse常用函数
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clickhouse几点归档
随时。ClickHouse之所以是随时归档，是因为它采用了基于时间戳的归档机制。在ClickHouse中，每个数据块都有一个时间戳，用于标识数据块的创建时间。当数据块达到一定的时间限制时，ClickHouse会自动将数据块归档到归档库中。
ClickHouse数据导入
https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md 1）部署Kafka 2）创建Kafka引擎表 必选参数：可选参数：3）创建数据表 使用已有的数据表，以下只给出了分布表的创建语句。4）创建物化视图 与Elasticsearch写入类似，通过Logstash的ClickHouse插件，订阅Kafka中的数据并写入CH中。
