Стратегии дедупликации (с использованием CDC)

Обновления и удаления, реплицируемые из Postgres в ClickHouse, приводят к появлению дублирующихся строк в ClickHouse из-за особенностей его структуры хранения данных и процесса репликации. На этой странице объясняется, почему это происходит, и какие стратегии в ClickHouse можно использовать для работы с дубликатами.

ClickPipes использует логическое декодирование Postgres, чтобы получать изменения по мере их возникновения в Postgres. Процесс Logical Decoding в Postgres позволяет таким клиентам, как ClickPipes, получать изменения в человекочитаемом формате, то есть в виде последовательности операций INSERT, UPDATE и DELETE.

ClickPipes сопоставляет таблицы Postgres с ClickHouse с помощью движка ReplacingMergeTree. ClickHouse лучше всего подходит для append-only рабочих нагрузок и не рекомендует часто использовать UPDATE. В этом ReplacingMergeTree особенно эффективен.

В ReplacingMergeTree обновления моделируются как вставки новой версии строки (_peerdb_version), а удаления — как вставки более новой версии строки, в которой _peerdb_is_deleted имеет значение true. Движок ReplacingMergeTree выполняет дедупликацию и слияние данных в фоновом режиме, сохраняя последнюю версию строки для заданного первичного ключа (id), что позволяет эффективно обрабатывать UPDATE и DELETE как версионированные вставки.

Ниже приведен пример оператора CREATE TABLE, который ClickPipes выполняет для создания таблицы в ClickHouse.

CREATE TABLE users
(
    `id` Int32,
    `reputation` String,
    `creationdate` DateTime64(6),
    `displayname` String,
    `lastaccessdate` DateTime64(6),
    `aboutme` String,
    `views` Int32,
    `upvotes` Int32,
    `downvotes` Int32,
    `websiteurl` String,
    `location` String,
    `accountid` Int32,
    `_peerdb_synced_at` DateTime64(9) DEFAULT now64(),
    `_peerdb_is_deleted` Int8,
    `_peerdb_version` Int64
)
ENGINE = ReplacingMergeTree(_peerdb_version)
PRIMARY KEY id
ORDER BY id;

На иллюстрации ниже показан базовый пример синхронизации таблицы users между PostgreSQL и ClickHouse с помощью ClickPipes.

Шаг 1 показывает исходный снимок 2 строк в PostgreSQL и то, как ClickPipes выполняет начальную загрузку этих 2 строк в ClickHouse. Как видно, обе строки копируются в ClickHouse без изменений.

Шаг 2 показывает три операции с таблицей users: вставку новой строки, обновление существующей строки и удаление другой строки.

Шаг 3 показывает, как ClickPipes реплицирует операции INSERT, UPDATE и DELETE в ClickHouse в виде версионированных вставок. UPDATE отображается как новая версия строки с ID 2, а DELETE — как новая версия строки с ID 1, помеченная значением true с помощью _is_deleted. Из-за этого в ClickHouse становится на три строки больше, чем в PostgreSQL.

В результате выполнение простого запроса, например SELECT count(*) FROM users;, может давать разные результаты в ClickHouse и PostgreSQL. Согласно документации ClickHouse о слияниях, устаревшие версии строк со временем отбрасываются в процессе слияния. Однако момент такого слияния непредсказуем, а значит, запросы в ClickHouse до этого могут возвращать несогласованные результаты.

Как обеспечить одинаковые результаты запросов и в ClickHouse, и в PostgreSQL?

Рекомендуемый способ выполнять дедупликацию данных в запросах ClickHouse — использовать модификатор FINAL. Это гарантирует, что будут возвращаться только дедуплицированные строки.

Давайте посмотрим, как применить его к трём разным запросам.

Обратите внимание на предложение WHERE в следующих запросах: оно используется для отфильтровывания удалённых строк.

• Простой запрос count: Подсчёт количества постов.

Это самый простой запрос, который можно выполнить, чтобы проверить, что синхронизация прошла успешно. Оба запроса должны вернуть одинаковое количество.

-- PostgreSQL
SELECT count(*) FROM posts;

-- ClickHouse 
SELECT count(*) FROM posts FINAL WHERE _peerdb_is_deleted=0;

• Простая агрегация с JOIN: Топ-10 пользователей с наибольшим числом просмотров.

Пример агрегации по одной таблице. Наличие дубликатов здесь существенно повлияло бы на результат функции sum.

-- PostgreSQL 
SELECT
    sum(p.viewcount) AS viewcount,
    p.owneruserid AS user_id,
    u.displayname AS display_name
FROM posts p
LEFT JOIN users u ON u.id = p.owneruserid
WHERE p.owneruserid > 0
GROUP BY user_id, display_name
ORDER BY viewcount DESC
LIMIT 10;

-- ClickHouse 
SELECT
    sum(p.viewcount) AS viewcount,
    p.owneruserid AS user_id,
    u.displayname AS display_name
FROM posts AS p
FINAL
LEFT JOIN users AS u
FINAL ON (u.id = p.owneruserid) AND (u._peerdb_is_deleted = 0)
WHERE (p.owneruserid > 0) AND (p._peerdb_is_deleted = 0)
GROUP BY
    user_id,
    display_name
ORDER BY viewcount DESC
LIMIT 10

Вместо того чтобы добавлять модификатор FINAL к имени каждой таблицы в запросе, можно использовать настройку FINAL, чтобы он автоматически применялся ко всем таблицам в запросе.

Эту настройку можно применять как к отдельному запросу, так и ко всему сеансу.

-- Per query FINAL setting
SELECT count(*) FROM posts SETTINGS FINAL = 1;

-- Set FINAL for the session
SET final = 1;
SELECT count(*) FROM posts; 

Простой способ скрыть лишний фильтр _peerdb_is_deleted = 0 — использовать ROW policy. Ниже приведён пример создания ROW POLICY, которая исключает удалённые строки из всех запросов к таблице votes.

-- Применить политику строк ко всем пользователям
CREATE ROW POLICY cdc_policy ON votes FOR SELECT USING _peerdb_is_deleted = 0 TO ALL;

Политики доступа на уровне строк применяются к списку пользователей и ролей. В этом примере они применяются ко всем пользователям и ролям. При необходимости их можно настроить так, чтобы они применялись только к определённым пользователям или ролям.

При миграции аналитического набора данных из PostgreSQL в ClickHouse часто приходится изменять запросы в приложении, чтобы учесть различия в обработке данных и выполнении запросов.

В этом разделе мы рассмотрим, как удалять дубликаты данных, не меняя исходные запросы.

Представления — отличный способ скрыть ключевое слово FINAL в запросе, так как они не хранят данные и при каждом обращении просто читают их из другой таблицы.

Ниже приведён пример создания представлений для каждой таблицы в нашей базе данных ClickHouse с ключевым словом FINAL и фильтрацией удалённых строк.

CREATE VIEW posts_view AS SELECT * FROM posts FINAL WHERE _peerdb_is_deleted=0;
CREATE VIEW users_view AS SELECT * FROM users FINAL WHERE _peerdb_is_deleted=0;
CREATE VIEW votes_view AS SELECT * FROM votes FINAL WHERE _peerdb_is_deleted=0;
CREATE VIEW comments_view AS SELECT * FROM comments FINAL WHERE _peerdb_is_deleted=0;

Затем эти представления можно запрашивать тем же запросом, что и в PostgreSQL.

-- Наиболее просматриваемые посты
SELECT
    sum(viewcount) AS viewcount,
    owneruserid
FROM posts_view
WHERE owneruserid > 0
GROUP BY owneruserid
ORDER BY viewcount DESC
LIMIT 10

Другой подход — использовать refreshable materialized view, которая позволяет выполнять запрос по расписанию для дедупликации строк и сохранения результатов в целевую таблицу. При каждом обновлении по расписанию целевая таблица заменяется результатами последнего запроса.

Ключевое преимущество этого метода в том, что запрос с ключевым словом FINAL выполняется только один раз — во время обновления, поэтому в последующих запросах к целевой таблице использовать FINAL уже не требуется.

Однако у этого подхода есть и недостаток: данные в целевой таблице будут актуальны лишь на момент последнего обновления. Тем не менее для многих сценариев может быть достаточно интервалов обновления от нескольких минут до нескольких часов.

-- Создать таблицу дедуплицированных постов 
CREATE TABLE deduplicated_posts AS posts;

-- Создать materialized view и запланировать запуск каждый час
CREATE MATERIALIZED VIEW deduplicated_posts_mv REFRESH EVERY 1 HOUR TO deduplicated_posts AS 
SELECT * FROM posts FINAL WHERE _peerdb_is_deleted=0 

Затем вы можете запрашивать таблицу deduplicated_posts как обычно.

SELECT
    sum(viewcount) AS viewcount,
    owneruserid
FROM deduplicated_posts
WHERE owneruserid > 0
GROUP BY owneruserid
ORDER BY viewcount DESC
LIMIT 10;