ClickHouse — одна из самых популярных и высокопроизводительных колонковых баз данных, ориентированных на аналитические задачи в реальном времени. Однако архитектура колонковых систем по своей природе не предназначена для частых и мелкозернистых обновлений данных. В традиционных реляционных базах данных операции обновления осуществляются по строкам, что позволяет быстро изменять конкретные записи. Но колонковые хранилища, в том числе ClickHouse, оптимизировались для чтения больших объемов данных с минимальными затратами, и операции обновления, которые требуют изменения данных по строкам, зачастую оказываются крайне затратными и могут серьёзно замедлить работу. Несмотря на это, реальные сценарии работы требуют обновлений и удаления данных — будь то IoT-устройства с быстрыми изменяющимися показателями, финансовые транзакции с изменениями статусов, игровые приложения с обновлением статистик, либо системы управления клиентами и персоналом.
Чтобы решить это противоречие, команда ClickHouse пошла нетрадиционным путём — они отказались от классического принципа обновления строк и вместо этого превратили операции обновления и удаления в разновидность вставок. В основе подхода лежит конструктивный потенциал высокоскоростных вставок в ClickHouse, который достигается благодаря отсутствию глобальных блокировок и параллельной обработке множественных потоков данных. Специально разработанные движки хранения данных, такие как ReplacingMergeTree, CoalescingMergeTree и CollapsingMergeTree, позволяют выражать операции обновлений и удаления как вставку новых строк, не меняя старые напрямую. Этот метод оказался не только эффективным в плане производительности, но и позволил избежать значительных накладных расходов на локальные изменения и блокировки. Помимо этого, обновления и удаления не происходят моментально, а обрабатываются в фоновом режиме с помощью механизма слияния (merge), который систематически объединяет небольшие части данных в более крупные, учитывая необходимые изменения.
Такой фоновый процесс сливает несколько версий строк, оставляя только актуальные, что обеспечивает согласованность данных. Ключевой элемент архитектуры ClickHouse — концепция частей (parts), представляющих собой отсортированные и неизменяемые фрагменты данных, которые записываются при вставке. Каждый фрагмент хранит строки, отсортированные по ключу сортировки таблицы. Эта сортировка критически важна, так как позволяет (при слиянии) объединять фрагменты с помощью одного прохода, избегая затратного пересортирования. Например, движок ReplacingMergeTree поддерживает обновления, позволяя вставлять новую версию строки с тем же ключом сортировки, при этом во время фона слияния система оставит только последнюю версию.
Таким образом, обновление в традиционном понимании сводится к вставке нового состояния данных. Но что если требуется обновить только часть полей строки? Для таких сценариев разработан CoalescingMergeTree, который поддерживает частичные обновления. Столбцы, не участвующие в обновлении, можно пропускать, используя возможность Nullable значений. При слиянии дублирующиеся строки объединяются по принципу выбора последнего ненулевого значения для каждого столбца, эффективно создавая итоговую актуальную запись. Для удаления данных в ClickHouse существует механизм на базе CollapsingMergeTree, который реализует удаление тоже через вставку “отменяющей” строки с противоположным значением специального поля-сигнала.
При следующем объединении строк с таким противоположным маркером обе удаляются, что эквивалентно удалению данных. Помимо обновлений и удалений, эти движки поддерживают встроенную логику UPSERT, позволяя эффективно вставлять или обновлять записи без необходимости явного вызова дополнительных SQL команд. Для тех случаев, когда требуется получить полностью актуальные данные немедленно, а фоновые слияния ещё не завершились, ClickHouse предлагает модификатор FINAL, заставляющий выполнять объединение версий данных во время запроса. Это обеспечивает консистентный и свежий результат без необходимости дожидаться фоновых процессов, хотя и с некоторыми затратами на производительность. Подход ClickHouse с преобразованием обновлений и удалений в операции вставки — уникальное решение, эффективно сочетающее скорость и масштабируемость колонковых хранилищ с потребностями динамических данных.
Аналитические системы, которыми традиционно управляют в близком к реальному времени режиме, получают возможность работы с обновлениями и удалениями без значительной потери производительности. Это позволяет использовать ClickHouse в гораздо более широком спектре задач, чем классические колонковые СУБД. Важно понимать, что для максимально эффективного использования этой архитектуры требуется определённое понимание внутренних процессов ClickHouse, таких как механизм слияний и особенности каждого движка, а также грамотное моделирование данных с учётом ограничения обновлений через ключ сортировки. Тем не менее, именно этот инновационный архитектурный подход стал основой для последующих улучшений ClickHouse, включая внедрение полноценного стандартизированного синтаксиса SQL UPDATE с минимальными накладными расходами. В итоге разработка специальных движков для обработки обновлений позволила сделать ClickHouse одновременно высокопроизводительной аналитической платформой и гибкой системой для скоростной работы с изменяющимися данными.
В этой статье мы рассмотрели, как именно работают такие движки, почему традиционные обновления в колонковом хранилище представляет собой сложную задачу и как уникальный подход с insert-only логикой лежит в основе быстрых обновлений в ClickHouse. В следующих частях этой серии будет подробно освещён процесс реализации декларативного SQL UPDATE, а также проведён сравнительный анализ производительности различных методов обновления данных. Такой комплексный обзор поможет понять и использовать возможности ClickHouse максимально эффективно в реальных условиях, где обновления играют важнейшую роль.
