摘要：
目前ck支持更新和删除，但与传统的sql语法略有不同。我还将其记录下来，以防止以后忘记。
ck 目前支持了更新和删除，但是与传统sql语法 略有不同，我也记录下来，防止后面忘记。
测试数据
:) select count(*) from system.columns where table='test_update'; ┌─count()─┐ │ 332 │ └─────────┘ :) select count(*) from test_update; ┌──count()─┐ │ 17925050 │ └──────────┘
具体删除&更新实现
语法 如下：
ALTER TABLE <table_name> DELETE WHERE <filter>;and
ALTER TABLE <table_name> UPDATE col1 = expr1, ... WHERE <filter>;示例
:) select event_status_key, count(*) from test_update where event_status_key in (0, 22) group by event_status_key; ┌─event_status_key─┬──count()─┐ │ 0 │ 17824710 │ │ 22 │ 1701 │ └──────────────────┴──────────┘
假设event_status_key= 22的数据都是错误数据，我们需要修复这个问题
:) ALTER TABLE test_update UPDATE event_status_key=0 where event_status_key=22; 0 rows in set. Elapsed: 0.067 sec.
如上，反馈很及时，但是更新是异步的，可能需要等一会，看下结果:
:) select event_status_key, count(*) from test_update where event_status_key in (0, 22) group by event_status_key; ┌─event_status_key─┬──count()─┐ │ 0 │ 17826411 │ └──────────────────┴──────────┘
返回结果正确，这个更新操作会被记录到system.mutations 表里面:
:) select * from system.mutations where table='test_update'; Row 1: ────── database: test table: test_update mutation_id: mutation_162.txt command: UPDATE event_status_key = 0 WHERE event_status_key = 22 create_time: 2018-10-12 12:39:32 block_numbers.partition_id: [''] block_numbers.number: [162] parts_to_do: 0 is_done: 1
注意：
1. 该命令必须在版本号大于1.1.54388才可以使用，适用于 mergeTree 引擎2. 该命令是异步执行的，可以通过查看表 system.mutations 来查看命令的是否执行完毕
可以使用system.parts 表查询一些意思的洞察数据:
:) select name, active, rows, bytes_on_disk, modification_time from system.parts where table='test_update' order by modification_time; ┌─name──────────────┬─active─┬────rows─┬─bytes_on_disk─┬───modification_time─┐ │ all_1_36_2 │ 0 │ 3841126 │ 637611245 │ 2018-10-12 12:16:24 │ │ all_37_75_2 │ 0 │ 4358144 │ 598548358 │ 2018-10-12 12:16:47 │ │ all_112_117_1 │ 0 │ 638976 │ 167899233 │ 2018-10-12 12:17:00 │ │ all_151_155_1 │ 0 │ 778240 │ 27388052 │ 2018-10-12 12:17:29 │ │ all_76_111_2 │ 0 │ 3833856 │ 989762502 │ 2018-10-12 12:17:30 │ │ all_156_161_1 │ 0 │ 837460 │ 27490891 │ 2018-10-12 12:17:43 │ │ all_118_150_2 │ 0 │ 3637248 │ 859673147 │ 2018-10-12 12:17:52 │ │ all_1_36_2_162 │ 1 │ 3841126 │ 637611232 │ 2018-10-12 12:39:32 │ │ all_37_75_2_162 │ 1 │ 4358144 │ 598548352 │ 2018-10-12 12:39:32 │ │ all_76_111_2_162 │ 1 │ 3833856 │ 989762502 │ 2018-10-12 12:39:32 │ │ all_112_117_1_162 │ 1 │ 638976 │ 167899233 │ 2018-10-12 12:39:32 │ │ all_118_150_2_162 │ 1 │ 3637248 │ 859673147 │ 2018-10-12 12:39:32 │ │ all_151_155_1_162 │ 1 │ 778240 │ 27388052 │ 2018-10-12 12:39:32 │ │ all_156_161_1_162 │ 1 │ 837460 │ 27490891 │ 2018-10-12 12:39:32 │ └───────────────────┴────────┴─────────┴───────────────┴─────────────────────┘
数据展示每个分区被更新的操作的时间，而且它的更新速度非常快
如果有数组列在我们表中如何处理。如何给所有用户增加 这个数组的value 的值
:) select count(*) from test_update where has(dmp_audience_ids, 31694239); ┌─count()─┐ │ 228706 │ └─────────┘
使用arrayPushBack 函数给dmp_audience_ids 列加入值1234567：
:) alter table test_update update dmp_audience_ids = arrayPushBack(dmp_audience_ids, 1234567) where has(dmp_audience_ids, 31694239);
立即查询反馈结果
:) select count(*) from test_update where has(dmp_audience_ids, 1234567) ┌─count()─┐ │ 228706 │ └─────────┘ :) select dmp_audience_ids from test_update where has(dmp_audience_ids, 1234567) and length(dmp_audience_ids)<5 limit 1; ┌─dmp_audience_ids─────────────────────┐ │ [31694239,31694422,31694635,1234567] │ └──────────────────────────────────────┘
注意事项：
Clickhouse更新操作有一些限制：
- 索引列不能进行更新
- 分布式表不能进行更新
- ALTER TABLE UPDATE/DELETE不支持分布式DDL，因此需要在分布式环境中手动在每个节点上local的进行更新/删除数据。
- 不适合频繁更新或point更新由于Clickhouse更新操作非常耗资源，如果频繁的进行更新操作，可能会弄崩集群，请谨慎操作。