各位程序员大佬，在线求助一个代码设计问题! 大数据，对某个时间范围的历史数据，执行删除+插入操作的最佳实践是什么？？我用的 ClickHouse，本质上是事务问题。目前有 2 个疑问请教大家，附上我的思考过程......感觉我要提桶跑路了

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如题，各位，之前用的是 PostgreSQL ，现在迁移到 ClickHouse ，请教关于 ClickHouse 的 2 个问题：

我们有一些数据从第三方 API 来，表示某天某个国家某个 APP 的点击数和花了多少钱，

数据表的字段大概这样：
date: 数据时间（主键）
coutry: 国家 （主键）
app: 应用名（主键）
clicks: 点击数 （整数
spends: 花费的金额 （浮点数）

现在的需求是这样：

第三方 API 提供的历史数据可能有变化，需要及时处理，以便于报表能够及时更新
比如：
今天是 2022 年 10 月 15 日，但 2022 年 1 月 1 日~2022 年 1 月 10 日的历史数据需要更新
那应该先删除 2022 年 1 月 1 日~2022 年 1 月 10 日的历史数据，再插入该时间范围新的数据

该时间范围数据更新操作，产生了下面三种情况：

1. 对于 date+country+app 维度，历史数据和新数据都有，相当于覆盖了历史数据
2. 对于 date+country+app 维度，历史数据没有，相当于新加了数据
3. 对于 date+country+app 维度，历史数据有，但新数据没有，相当于删了该数据

有两个问题想要请教大家：

1. 对于这种场景，ClickHouse 有没有什么最佳实践？
   我通过互联网了解到，只能先删除，然后轮询数据库，等删除结束了再插入
2. 基于问题 1 ，我知道 ClickHouse 没有事务，并且删除和插入都是异步的，也都不是原子的，
   假如某个时间范围的数据需要更新，并且有多个并行任务，
   同时对 该时间范围 的历史数据，执行删除+插入的动作，
   ClickHouse 能够保证数据最终正确吗？ （保证最后一个任务的删除+插入数据是完整的）
   这种情况业务上不想加锁该咋办？（业务原因确实会遇到这样的问题）

我的思考过程：

方案 1 用版本号解决，只插入数据，每批新数据都是比旧数据的版本号大

该方案有问题，比如数据时间范围是 2022 年 1 月~2022 年 12 月，版本号是 1
这时候删除+插入 2022 年 6 月的数据，版本号是 2 如果我按照 2022 年 1 月到 2022 年 12 月聚合数据，我得咋查出来啊？？ 再就是没办法表示已经删除的数据，除非增加一列，is_deleted ，问题是我怎么查询。。。

方案 2 在数据表设计一个更新时间字段，类似版本号 V2 版本

该方案的问题在于，删除数据是要删除比当前时间小的数据，那么问题来了 假如有这种情况： 任务 1 一共 100 条数据，插入了 50 条还没插完，这时候任务 2 开始执行了 因为任务 1 的更新时间要小于任务 2 ，任务 2 会先执行删除操作，所以会不会出现删不全的数据?

[yongjing]

没有 clickhouse 使用经验，不过大数据仓库都类似。
大概搜了一下，针对前两种情况，表引擎采用 ReplacingMergeTree ，做一次 insert 就好。
第三种情况，查不到的数据，如果不要求回溯，从表里直接删除就好。加版本号方案也没问题，自己权衡吧。

[reter]

如果数据时间的精度是日，那就比较好办, 如 #1 所说，使用 ReplacingMergeTree

把所有操作都转换成插入操作, 例如，删除操作可以转换为插入 clicks 和 spends 字段都为 0 的记录, 或者你想要的其他字段，用于覆盖旧记录。

用时间戳做版本号 ver （不要程序产生，用 sql 产生时间戳，为了保持 ver 近似单调递增）

查询时候可以认为， 主键相同的所有记录中，ver 最大的记录才是最终的记录：SELECT * FROM table1 GROUP BY 主键 ORDER BY ver LIMIT 1

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@yongjing
@reter
谢谢，我仔细想一想

[Maxwe11]

1 、至少是我个人没有看到过类似的最佳实践；
2 、clickhouse 是 olap 统计分析数据库，它只统计分析但是并不考虑数据本身的过多变化；
3 、参考 #2 楼朋友的描述，如果 clickhouse 不变，那么就增加一列 insert_time ，不用去刻意删除历史数据，统计的时候以最新 inserttime 为准，就是同时间周期的 max(insert_time)数据的聚合。

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@Maxwe11 仔细想了一下，打个比方：对于 date+country+app 维度，如果按照某个时间范围更新数据，有一种情况是历史数据有，但新数据没有，相当于删了该数据，查询也不应该查出来，增加版本号没办法避免这种情况