Réplication des données

Dans ce tutoriel, vous utiliserez Docker compose pour configurer le cluster ClickHouse. Cette configuration peut également être adaptée pour fonctionner sur des machines locales distinctes, des machines virtuelles ou des instances Cloud.

Exécutez les commandes suivantes pour configurer l'arborescence de répertoires de cet exemple :

mkdir cluster_1S_2R
cd cluster_1S_2R

# Create clickhouse-keeper directories
for i in {01..03}; do
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-keeper-${i}/etc/clickhouse-keeper
done

# Create clickhouse-server directories
for i in {01..02}; do
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server
done

Ajoutez le fichier docker-compose.yml suivant dans le répertoire cluster_1S_2R :

version: '3.8'
services:
  clickhouse-01:
    image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-01
    hostname: clickhouse-01
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-01/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:8123:8123"
      - "127.0.0.1:9000:9000"
    depends_on:
      - clickhouse-keeper-01
      - clickhouse-keeper-02
      - clickhouse-keeper-03
  clickhouse-02:
    image: "clickhouse/clickhouse-server:latest"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-02
    hostname: clickhouse-02
    volumes:
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
      - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-02/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
    ports:
      - "127.0.0.1:8124:8123"
      - "127.0.0.1:9001:9000"
    depends_on:
      - clickhouse-keeper-01
      - clickhouse-keeper-02
      - clickhouse-keeper-03
  clickhouse-keeper-01:
    image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-keeper-01
    hostname: clickhouse-keeper-01
    volumes:
     - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-01/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
    ports:
        - "127.0.0.1:9181:9181"
  clickhouse-keeper-02:
    image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-keeper-02
    hostname: clickhouse-keeper-02
    volumes:
     - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-02/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
    ports:
        - "127.0.0.1:9182:9181"
  clickhouse-keeper-03:
    image: "clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine"
    user: "101:101"
    container_name: clickhouse-keeper-03
    hostname: clickhouse-keeper-03
    volumes:
     - ${PWD}/fs/volumes/clickhouse-keeper-03/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml:/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
    ports:
        - "127.0.0.1:9183:9181"

Créez les sous-répertoires et fichiers suivants :

for i in {01..02}; do
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/config.d
  mkdir -p fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/users.d
  touch fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/config.d/config.xml
  touch fs/volumes/clickhouse-${i}/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml
done

• Le répertoire config.d contient le fichier de configuration du serveur ClickHouse config.xml, dans lequel est définie la configuration personnalisée de chaque nœud ClickHouse. Cette configuration est fusionnée avec le fichier de configuration ClickHouse config.xml par défaut fourni avec chaque installation de ClickHouse.
• Le répertoire users.d contient le fichier de configuration utilisateur users.xml, dans lequel est définie la configuration personnalisée des utilisateurs. Cette configuration est fusionnée avec le fichier de configuration ClickHouse users.xml par défaut fourni avec chaque installation de ClickHouse.

Configuration du serveur

Modifiez maintenant chaque fichier de configuration vide config.xml situé dans fs/volumes/clickhouse-{}/etc/clickhouse-server/config.d. Les lignes surlignées ci-dessous doivent être adaptées à chaque nœud :

<clickhouse replace="true">
    <logger>
        <level>debug</level>
        <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
        <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
        <size>1000M</size>
        <count>3</count>
    </logger>
    <display_name>cluster_1S_2R node 1</display_name>
    <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
    <http_port>8123</http_port>
    <tcp_port>9000</tcp_port>
    <user_directories>
        <users_xml>
            <path>users.xml</path>
        </users_xml>
        <local_directory>
            <path>/var/lib/clickhouse/access/</path>
        </local_directory>
    </user_directories>
    <distributed_ddl>
        <path>/clickhouse/task_queue/ddl</path>
    </distributed_ddl>
    <remote_servers>
        <cluster_1S_2R>
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>clickhouse-01</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>clickhouse-02</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </cluster_1S_2R>
    </remote_servers>
    <zookeeper>
        <node>
            <host>clickhouse-keeper-01</host>
            <port>9181</port>
        </node>
        <node>
            <host>clickhouse-keeper-02</host>
            <port>9181</port>
        </node>
        <node>
            <host>clickhouse-keeper-03</host>
            <port>9181</port>
        </node>
    </zookeeper>
    <macros>
        <shard>01</shard>
        <replica>01</replica>
        <cluster>cluster_1S_2R</cluster>
    </macros>
</clickhouse>

Chaque section du fichier de configuration ci-dessus est expliquée plus en détail ci-dessous.

Réseau et journalisation

La communication externe via l’interface réseau est activée en configurant le paramètre listen host. Cela garantit que l’hôte du serveur ClickHouse est accessible depuis d’autres hôtes :

<listen_host>0.0.0.0</listen_host>

Le port de l’API HTTP est configuré sur 8123 :

<http_port>8123</http_port>

Le port TCP utilisé pour la communication via le protocole natif de ClickHouse entre clickhouse-client et d'autres outils natifs de ClickHouse, ainsi qu'entre clickhouse-server et d'autres clickhouse-servers, est défini sur 9000:

<tcp_port>9000</tcp_port>

La journalisation est définie dans le bloc <logger>. Cet exemple de configuration génère un journal de débogage qui effectuera une rotation à 1 000 Mo, trois fois :

<logger>
    <level>debug</level>
    <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
    <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
    <size>1000M</size>
    <count>3</count>
</logger>

Pour plus d'informations sur la configuration de la journalisation, consultez les commentaires inclus dans le fichier de configuration ClickHouse par défaut.

Configuration du cluster

La configuration du cluster est définie dans le bloc <remote_servers>. Le nom du cluster cluster_1S_2R y est défini.

Le bloc <cluster_1S_2R></cluster_1S_2R> définit la disposition du cluster, à l'aide des paramètres <shard></shard> et <replica></replica>, et sert de template pour les requêtes DDL distribuées, c'est-à-dire les requêtes qui s'exécutent sur l'ensemble du cluster via la clause ON CLUSTER. Par défaut, les requêtes DDL distribuées sont autorisées, mais peuvent également être désactivées avec le paramètre allow_distributed_ddl_queries.

internal_replication est défini sur true afin que les données ne soient écrites que sur l'une des répliques.

<remote_servers>
    <!-- cluster name (should not contain dots) -->
    <cluster_1S_2R>
        <!-- <allow_distributed_ddl_queries>false</allow_distributed_ddl_queries> -->
        <shard>
            <!-- Optional. Whether to write data to just one of the replicas. Default: false (write data to all replicas). -->
            <internal_replication>true</internal_replication>
            <replica>
                <host>clickhouse-01</host>
                <port>9000</port>
            </replica>
            <replica>
                <host>clickhouse-02</host>
                <port>9000</port>
            </replica>
        </shard>
    </cluster_1S_2R>
</remote_servers>

Pour chaque serveur, les paramètres suivants sont définis :

Configuration de Keeper

La section <ZooKeeper> indique à ClickHouse où ClickHouse Keeper (ou ZooKeeper) s'exécute. Comme nous utilisons un cluster ClickHouse Keeper, chaque <node> du cluster doit être spécifié, avec son hostname et son numéro de port via les tags <host> et <port> respectivement.

La configuration de ClickHouse Keeper est décrite à l'étape suivante du tutoriel.

<zookeeper>
    <node>
        <host>clickhouse-keeper-01</host>
        <port>9181</port>
    </node>
    <node>
        <host>clickhouse-keeper-02</host>
        <port>9181</port>
    </node>
    <node>
        <host>clickhouse-keeper-03</host>
        <port>9181</port>
    </node>
</zookeeper>

Configuration des macros

Par ailleurs, la section <macros> permet de définir des substitutions de paramètres pour les tables répliquées. Celles-ci sont répertoriées dans system.macros et permettent d'utiliser des substitutions telles que {shard} et {replica} dans les requêtes.

<macros>
    <shard>01</shard>
    <replica>01</replica>
    <cluster>cluster_1S_2R</cluster>
</macros>

Configuration utilisateur

Modifiez maintenant chaque fichier de configuration vide users.xml situé dans fs/volumes/clickhouse-{}/etc/clickhouse-server/users.d en y ajoutant le contenu suivant :

<?xml version="1.0"?>
<clickhouse replace="true">
    <profiles>
        <default>
            <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
            <use_uncompressed_cache>0</use_uncompressed_cache>
            <load_balancing>in_order</load_balancing>
            <log_queries>1</log_queries>
        </default>
    </profiles>
    <users>
        <default>
            <access_management>1</access_management>
            <profile>default</profile>
            <networks>
                <ip>::/0</ip>
            </networks>
            <quota>default</quota>
            <access_management>1</access_management>
            <named_collection_control>1</named_collection_control>
            <show_named_collections>1</show_named_collections>
            <show_named_collections_secrets>1</show_named_collections_secrets>
        </default>
    </users>
    <quotas>
        <default>
            <interval>
                <duration>3600</duration>
                <queries>0</queries>
                <errors>0</errors>
                <result_rows>0</result_rows>
                <read_rows>0</read_rows>
                <execution_time>0</execution_time>
            </interval>
        </default>
    </quotas>
</clickhouse>

Dans cet exemple, l'utilisateur par défaut est configuré sans mot de passe par souci de simplicité. En pratique, cette pratique est déconseillée.

Configuration de ClickHouse Keeper

Pour que la réplication fonctionne, un cluster ClickHouse Keeper doit être mis en place et configuré. ClickHouse Keeper fournit le système de coordination pour la réplication des données, et remplace ZooKeeper, qui peut également être utilisé. ClickHouse Keeper est toutefois recommandé, car il offre de meilleures garanties, une meilleure fiabilité et utilise moins de ressources que ZooKeeper. Pour assurer une haute disponibilité et maintenir le quorum, il est recommandé d’exécuter au moins trois nœuds ClickHouse Keeper.

Créez les fichiers keeper_config.xml pour chaque nœud ClickHouse Keeper à l’aide de la commande suivante depuis la racine du dossier d’exemple :

for i in {01..03}; do
  touch fs/volumes/clickhouse-keeper-${i}/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml
done

Modifiez les fichiers de configuration vides créés dans chaque répertoire de nœud fs/volumes/clickhouse-keeper-{}/etc/clickhouse-keeper. Les lignes mises en évidence ci-dessous doivent être adaptées à chaque nœud :

<clickhouse replace="true">
    <logger>
        <level>information</level>
        <log>/var/log/clickhouse-keeper/clickhouse-keeper.log</log>
        <errorlog>/var/log/clickhouse-keeper/clickhouse-keeper.err.log</errorlog>
        <size>1000M</size>
        <count>3</count>
    </logger>
    <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
    <keeper_server>
        <tcp_port>9181</tcp_port>
        <server_id>1</server_id>
        <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
        <snapshot_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/snapshots</snapshot_storage_path>
        <coordination_settings>
            <operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
            <session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
            <raft_logs_level>information</raft_logs_level>
        </coordination_settings>
        <raft_configuration>
            <server>
                <id>1</id>
                <hostname>clickhouse-keeper-01</hostname>
                <port>9234</port>
            </server>
            <server>
                <id>2</id>
                <hostname>clickhouse-keeper-02</hostname>
                <port>9234</port>
            </server>
            <server>
                <id>3</id>
                <hostname>clickhouse-keeper-03</hostname>
                <port>9234</port>
            </server>
        </raft_configuration>
    </keeper_server>
</clickhouse>

Chaque fichier de configuration contient la configuration unique suivante (illustrée ci-dessous). Le server_id utilisé doit être unique pour ce nœud ClickHouse Keeper dans le cluster et correspondre à l’<id> du serveur défini dans la section <raft_configuration>. tcp_port est le port utilisé par les clients de ClickHouse Keeper.

<tcp_port>9181</tcp_port>
<server_id>{id}</server_id>

La section suivante permet de configurer les serveurs qui participent au quorum de l’algorithme de consensus Raft :

<raft_configuration>
    <server>
        <id>1</id>
        <hostname>clickhouse-keeper-01</hostname>
        <!-- TCP port used for communication between ClickHouse Keeper nodes -->
        <port>9234</port>
    </server>
    <server>
        <id>2</id>
        <hostname>clickhouse-keeper-02</hostname>
        <port>9234</port>
    </server>
    <server>
        <id>3</id>
        <hostname>clickhouse-keeper-03</hostname>
        <port>9234</port>
    </server>
</raft_configuration>

Assurez-vous que Docker est en cours d’exécution sur votre machine. Démarrez le cluster à l’aide de la commande docker-compose up depuis la racine du répertoire cluster_1S_2R :

docker-compose up -d

Vous devriez voir Docker commencer à télécharger les images ClickHouse et Keeper, puis démarrer les conteneurs :

[+] Running 6/6
 ✔ Network cluster_1s_2r_default   Created
 ✔ Container clickhouse-keeper-03  Started
 ✔ Container clickhouse-keeper-02  Started
 ✔ Container clickhouse-keeper-01  Started
 ✔ Container clickhouse-01         Started
 ✔ Container clickhouse-02         Started

Pour vérifier que le cluster fonctionne, connectez-vous à clickhouse-01 ou à clickhouse-02 et exécutez la requête suivante. La commande pour se connecter au premier nœud est indiquée :

# Connect to any node
docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client

Si tout se passe bien, vous verrez l’invite de commande du client ClickHouse :

cluster_1S_2R node 1 :)

Exécutez la requête suivante pour vérifier quelles topologies de cluster sont définies pour quels hôtes :

SELECT 
    cluster,
    shard_num,
    replica_num,
    host_name,
    port
FROM system.clusters;

   ┌─cluster───────┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─────┬─port─┐
1. │ cluster_1S_2R │         1 │           1 │ clickhouse-01 │ 9000 │
2. │ cluster_1S_2R │         1 │           2 │ clickhouse-02 │ 9000 │
3. │ default       │         1 │           1 │ localhost     │ 9000 │
   └───────────────┴───────────┴─────────────┴───────────────┴──────┘

Exécutez la requête suivante pour vérifier l’état du cluster ClickHouse Keeper :

SELECT *
FROM system.zookeeper
WHERE path IN ('/', '/clickhouse')

   ┌─name───────┬─value─┬─path────────┐
1. │ sessions   │       │ /clickhouse │
2. │ task_queue │       │ /clickhouse │
3. │ keeper     │       │ /           │
4. │ clickhouse │       │ /           │
   └────────────┴───────┴─────────────┘

La commande mntr est également couramment utilisée pour vérifier que ClickHouse Keeper est en cours d’exécution et pour obtenir des informations sur l’état des relations entre les trois nœuds Keeper. Dans la configuration utilisée dans cet exemple, trois nœuds fonctionnent ensemble. Les nœuds éliront un leader, et les nœuds restants seront des followers.

La commande mntr fournit des informations relatives aux performances et indique si un nœud donné est un follower ou un leader.

Exécutez la commande ci-dessous depuis un shell sur clickhouse-keeper-01, clickhouse-keeper-02 et clickhouse-keeper-03 pour vérifier l’état de chaque nœud Keeper. La commande pour clickhouse-keeper-01 est indiquée ci-dessous :

docker exec -it clickhouse-keeper-01  /bin/sh -c 'echo mntr | nc 127.0.0.1 9181'

La réponse ci-dessous présente un exemple de réponse d’un nœud follower :

zk_version      v23.3.1.2823-testing-46e85357ce2da2a99f56ee83a079e892d7ec3726
zk_avg_latency  0
zk_max_latency  0
zk_min_latency  0
zk_packets_received     0
zk_packets_sent 0
zk_num_alive_connections        0
zk_outstanding_requests 0
zk_server_state follower
zk_znode_count  6
zk_watch_count  0
zk_ephemerals_count     0
zk_approximate_data_size        1271
zk_key_arena_size       4096
zk_latest_snapshot_size 0
zk_open_file_descriptor_count   46
zk_max_file_descriptor_count    18446744073709551615

La réponse ci-dessous montre un exemple de réponse renvoyée par un nœud leader :

zk_version      v23.3.1.2823-testing-46e85357ce2da2a99f56ee83a079e892d7ec3726
zk_avg_latency  0
zk_max_latency  0
zk_min_latency  0
zk_packets_received     0
zk_packets_sent 0
zk_num_alive_connections        0
zk_outstanding_requests 0
zk_server_state leader
zk_znode_count  6
zk_watch_count  0
zk_ephemerals_count     0
zk_approximate_data_size        1271
zk_key_arena_size       4096
zk_latest_snapshot_size 0
zk_open_file_descriptor_count   48
zk_max_file_descriptor_count    18446744073709551615
zk_followers    2
zk_synced_followers     2

Vous avez ainsi configuré avec succès un cluster ClickHouse avec un seul segment et deux répliques. À l’étape suivante, vous créerez une table dans le cluster.

Maintenant que vous avez vérifié que le cluster est correctement configuré et fonctionne, vous allez recréer la même table que celle utilisée dans le tutoriel du jeu de données d’exemple sur les prix de l’immobilier au Royaume-Uni. Il contient environ 30 millions de lignes correspondant aux prix payés pour des biens immobiliers en Angleterre et au pays de Galles depuis 1995.

Connectez-vous au client de chaque hôte en exécutant chacune des commandes suivantes dans des onglets ou fenêtres de terminal distincts :

docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client
docker exec -it clickhouse-02 clickhouse-client

Vous pouvez exécuter la requête ci-dessous depuis clickhouse-client sur chaque hôte afin de vérifier qu'aucune base de données n'a encore été créée, en dehors de celles par défaut :

SHOW DATABASES;

   ┌─name───────────────┐
1. │ INFORMATION_SCHEMA │
2. │ default            │
3. │ information_schema │
4. │ system             │
   └────────────────────┘

Depuis le client clickhouse-01, exécutez la requête DDL distribuée suivante à l’aide de la clause ON CLUSTER pour créer une nouvelle base de données nommée uk :

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS uk 
ON CLUSTER cluster_1S_2R;

Vous pouvez à nouveau exécuter la même requête qu’auparavant depuis le client de chaque hôte pour confirmer que la base de données a bien été créée sur l’ensemble du cluster, bien que la requête n’ait été exécutée que sur clickhouse-01 :

SHOW DATABASES;

   ┌─name───────────────┐
1. │ INFORMATION_SCHEMA │
2. │ default            │
3. │ information_schema │
4. │ system             │
5. │ uk                 │
   └────────────────────┘

Maintenant que la base de données a été créée, créez une table sur le cluster. Exécutez la requête suivante depuis n’importe quel client hôte :

CREATE TABLE IF NOT EXISTS uk.uk_price_paid_local
ON CLUSTER cluster_1S_2R
(
    price UInt32,
    date Date,
    postcode1 LowCardinality(String),
    postcode2 LowCardinality(String),
    type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
    is_new UInt8,
    duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
    addr1 String,
    addr2 String,
    street LowCardinality(String),
    locality LowCardinality(String),
    town LowCardinality(String),
    district LowCardinality(String),
    county LowCardinality(String)
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);

Notez qu'elle est identique à la requête utilisée dans l'instruction CREATE d'origine du tutoriel du jeu de données d'exemple prix de l'immobilier au Royaume-Uni, à l'exception de la clause ON CLUSTER et de l'utilisation du moteur ReplicatedMergeTree.

La clause ON CLUSTER est conçue pour l'exécution distribuée des requêtes DDL (langage de définition de données) telles que CREATE, DROP, ALTER et RENAME, afin de garantir que ces modifications de schéma sont appliquées à tous les nœuds du cluster.

Le moteur ReplicatedMergeTree fonctionne comme le moteur de table MergeTree classique, mais il réplique également les données.

Vous pouvez exécuter la requête ci-dessous depuis le client clickhouse-01 ou clickhouse-02 pour vérifier que la table a bien été créée sur l'ensemble du cluster :

SHOW TABLES IN uk;

   ┌─name────────────────┐
1. │ uk_price_paid.      │
   └─────────────────────┘

Le jeu de données étant volumineux et son ingestion complète prenant quelques minutes, nous n'insérerons dans un premier temps qu'un petit sous-ensemble.

Insérez un sous-ensemble réduit des données à l'aide de la requête ci-dessous depuis clickhouse-01 :

INSERT INTO uk.uk_price_paid_local
SELECT
    toUInt32(price_string) AS price,
    parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
    splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
    splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
    transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
    b = 'Y' AS is_new,
    transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
    addr1,
    addr2,
    street,
    locality,
    town,
    district,
    county
FROM url(
    'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
    'CSV',
    'uuid_string String,
    price_string String,
    time String,
    postcode String,
    a String,
    b String,
    c String,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String,
    d String,
    e String'
) LIMIT 10000
SETTINGS max_http_get_redirects=10;

Notez que les données sont entièrement répliquées sur chaque hôte :

-- clickhouse-01
SELECT count(*)
FROM uk.uk_price_paid_local

--   ┌─count()─┐
-- 1.│   10000 │
--   └─────────┘

-- clickhouse-02
SELECT count(*)
FROM uk.uk_price_paid_local

--   ┌─count()─┐
-- 1.│   10000 │
--   └─────────┘

Pour illustrer ce qui se passe lorsque l'un des hôtes tombe en panne, créez une base de données de test simple et une table de test depuis l'un ou l'autre des hôtes :

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test ON CLUSTER cluster_1S_2R;
CREATE TABLE test.test_table ON CLUSTER cluster_1S_2R
(
    `id` UInt64,
    `name` String
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree
ORDER BY id;

Comme pour la table uk_price_paid, nous pouvons insérer des données depuis l'un ou l'autre hôte :

INSERT INTO test.test_table (id, name) VALUES (1, 'Clicky McClickface');

Mais que se passe-t-il si l'un des hôtes est indisponible ? Pour simuler ce scénario, arrêtez clickhouse-01 en exécutant :

docker stop clickhouse-01

Vérifiez que l'hôte est hors ligne en exécutant :

docker-compose ps

NAME                   IMAGE                                        COMMAND            SERVICE                CREATED          STATUS          PORTS
clickhouse-02          clickhouse/clickhouse-server:latest          "/entrypoint.sh"   clickhouse-02          X minutes ago    Up X minutes    127.0.0.1:8124->8123/tcp, 127.0.0.1:9001->9000/tcp
clickhouse-keeper-01   clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine   "/entrypoint.sh"   clickhouse-keeper-01   X minutes ago    Up X minutes    127.0.0.1:9181->9181/tcp
clickhouse-keeper-02   clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine   "/entrypoint.sh"   clickhouse-keeper-02   X minutes ago    Up X minutes    127.0.0.1:9182->9181/tcp
clickhouse-keeper-03   clickhouse/clickhouse-keeper:latest-alpine   "/entrypoint.sh"   clickhouse-keeper-03   X minutes ago    Up X minutes    127.0.0.1:9183->9181/tcp

clickhouse-01 étant maintenant hors ligne, insérez une nouvelle ligne de données dans la table de test et interrogez la table :

INSERT INTO test.test_table (id, name) VALUES (2, 'Alexey Milovidov');
SELECT * FROM test.test_table;

   ┌─id─┬─name───────────────┐
1. │  1 │ Clicky McClickface │
2. │  2 │ Alexey Milovidov   │
   └────┴────────────────────┘

Redémarrez maintenant clickhouse-01 avec la commande suivante (vous pouvez exécuter à nouveau docker-compose ps ensuite pour confirmer) :

docker start clickhouse-01

Interrogez à nouveau la table de test depuis clickhouse-01 après avoir exécuté docker exec -it clickhouse-01 clickhouse-client :

SELECT * FROM test.test_table

   ┌─id─┬─name───────────────┐
1. │  1 │ Clicky McClickface │
2. │  2 │ Alexey Milovidov   │
   └────┴────────────────────┘

Si vous souhaitez à ce stade ingérer l'intégralité du jeu de données des prix immobiliers au Royaume-Uni pour l'explorer, vous pouvez exécuter les requêtes suivantes :

TRUNCATE TABLE uk.uk_price_paid_local ON CLUSTER cluster_1S_2R;
INSERT INTO uk.uk_price_paid_local
SELECT
    toUInt32(price_string) AS price,
    parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
    splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
    splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
    transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
    b = 'Y' AS is_new,
    transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
    addr1,
    addr2,
    street,
    locality,
    town,
    district,
    county
FROM url(
    'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
    'CSV',
    'uuid_string String,
    price_string String,
    time String,
    postcode String,
    a String,
    b String,
    c String,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String,
    d String,
    e String'
    ) SETTINGS max_http_get_redirects=10;

Interrogez la table depuis clickhouse-02 ou clickhouse-01 :

SELECT count(*) FROM uk.uk_price_paid_local;

   ┌──count()─┐
1. │ 30212555 │ -- 30.21 million
   └──────────┘