更新、刪除語法
Clickhouse通過alter方式實現更新、刪除，它把update、delete操作叫做mutation(突變)。語法為：
ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE filter_expr
ALTER TABLE [db.]table UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr
那么，mutation與標准的update、delete有什么區別呢？
標准SQL的更新、刪除操作是同步的，即客戶端要等服務端反回執行結果（通常是int值）；而Clickhouse的update、delete是通過異步方式實現的，當執行update語句時，服務端立即反回，但是實際上此時數據還沒變，而是排隊等着。
查看mutation隊列
那么，怎么查看數據是否更新完成了呢？
可以通過system.mutations表查看相關信息：
SELECT
database,
table,
command,
create_time,
is_done
FROM system.mutations
LIMIT 10
┌─database─┬─table─────────────────┬─command─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────────create_time─┬─is_done─┐
│ app │ scene_model │ UPDATE status = '2' WHERE id = '208209306' │ 2020-03-30 15:38:58 │ 1 │
│ app │ scene_model │ UPDATE status = '2' WHERE id = '100000004' │ 2020-03-30 15:40:00 │ 1 │
│ app │ scene_model │ UPDATE status = '2' WHERE id = '100000004' │ 2020-03-30 15:41:09 │ 1 │
│ app │ user_model │ UPDATE name = 'zhuweiming' WHERE id = '0000000047fd31e40147fd3477cc0000' │ 2020-03-19 18:34:59 │ 1 │
│ app │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000900') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │ 1 │
│ app │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000901') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │ 1 │
│ app │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000902') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │ 1 │
│ app │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000903') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │ 1 │
│ app │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000904') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │ 1 │
│ app │ work_statistics_total │ UPDATE pv = 10000, uv = 10000 WHERE (id = '1000905') AND (product = 'tracker_view') │ 2020-03-31 14:45:59 │ 1 │
└──────────┴───────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘
- database: 庫名
- table: 表名
- command: 更新/刪除語句
- create_time: mutation任務創建時間，系統按這個時間順序處理數據變更
- is_done: 是否完成，1為完成，0為未完成
除了上述的，還有一些其他的字段，詳見：官方文檔。
通過以上信息，可以查看當前有哪些mutation已經完成，is_done為1即表示已經完成。
Mutation具體過程
首先，使用where條件找到需要修改的分區；
然后，重建每個分區，用新的分區替換舊的，分區一旦被替換，就不可回退；
對於每個分區，可以認為是原子性的；但對於整個mutation，如果涉及多個分區，則不是原子性的。
注意事項
- 更新功能不支持更新有關主鍵或分區鍵的列
- 更新操作沒有原子性，即在更新過程中select結果很可能是一部分變了，一部分沒變，從上邊的具體過程就可以知道
- 更新是按提交的順序執行的
- 更新一旦提交，不能撤銷，即使重啟clickhouse服務，也會繼續按照system.mutations的順序繼續執行
- 已完成更新的條目不會立即刪除，保留條目的數量由finished_mutations_to_keep存儲引擎參數確定。 超過數據量時舊的條目會被刪除
- 更新可能會卡住，比如
update intvalue='abc'這種類型錯誤的更新語句執行不過去，那么會一直卡在這里，此時，可以使用KILL MUTATION來取消，語法：
kill kutation where database='app' and table='test' // database、table是system.mutations表中的字段
使用建議
按照官方的說明，update/delete 的使用場景是一次更新大量數據，也就是where條件篩選的結果應該是一大片數據。
舉例：alter table test update status=1 where status=0 and day='2020-04-01'，一次更新一天的數據。
那么，能否一次只更新一條數據呢？例如：alter table test update pv=110 where id=100
當然也可以，但頻繁的這種操作，可能會對服務造成壓力。這很容易理解，如上文提到，更新的單位是分區，如果只更新一條數據，那么需要重建一個分區；如果更新100條數據，而這100條可能落在3個分區上，則需重建3個分區；相對來說一次更新一批數據的整體效率遠高於一次更新一行。
對於頻繁單條更新的這種場景，建議使用ReplacingMergeTree引擎來變相解決。
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