clickhouse 更多應用在 查詢select 和寫入insert 上。 提供部分更新操作，但相比其他各大資料庫的更新操作來說，效果已經很好了，下面來詳細介紹一下 更新這一塊。
更新：1.
2.也可借用mutations 進行多行更新刪除操作。(根據where條件獲取需要修改的分割槽，通過構建新分割槽替代老分割槽實現更新操作 ，但對於大分割槽，預設150g的資料更新可能會消耗大量資源) 此操作不受server重啟影響，會執行至操作成功，可system.mutations 追蹤，kill mutation停止程序。
以上是針對單機表的更新操作，
3.針對集群錶可適用replacingmergetree 進行後台更新處理，搭配主鍵使用。存在相同主鍵資料時 取 distributed(version) 中 version 更大的版本資料。預設為空即最後寫入的資料，但實際實時數倉業務場景可能存在先到後到的問題，造成舊資料替換新資料的情況。因此version盡量選擇 原始資料的初始時間，避免更新錯誤（若時間精度達到毫秒級，則取clickhouse最後寫入的資料為最終結果）。若少量資料更新，也可使用optimize table 觸發更新修復操作，更快查詢更新結果。同時還有 select *from final 的查詢方法。此方法只為查詢合併後的資料，但實際資料並沒有merge更新。僅為結構查詢使用。可能會影響查詢效能。有待使用者自行測試。
此引擎預設後台更新，但官方提示，不要過於依賴此引擎。即後台更新存在非同步性，不完整性。可能會造成一些誤差和延遲。我這裡每批資料大約會有極少量merge合併失敗，即相同資料儲存多條的情況，個人理解非同步merge跟資料量有一定關係。當資料達到了指定大小時 會觸發相同層tree data 會進行merge合併。葉子節點的資料層層向上合，至一定量停止。單批次寫入資料量越多，觸發merge機率也越大。但不能開多個執行緒，單條單條頻繁查詢，這樣不僅不會觸發頻繁merge 且會占用server資源。造成卡頓。少批次大批量更適合clickhouse。
實際應用中，各自業務需求不同，使用者需根據實際業務場景選擇更合適的更新方法。
但總體上，clickhouse 因為儲存上，批量資料直接寫入儲存檔案的原因，主要核心是查詢 ，而不是修改，儘量減少資料更改的操作。
clickhouse 部署 介紹
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