ClickHouse 系列：VersionedCollapsingMergeTree 與資料版本控制

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8 分鐘

ClickHouse 系列：VersionedCollapsingMergeTree 與資料版本控制

2025-08-14

software development

ClickHouse

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Database

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鐵人賽

在處理即時 Event Streaming 或高頻變動的資料場景時，僅靠 CollapsingMergeTree 的「新增/刪除」邏輯標記，往往無法應付複雜的資料狀態與版本管理需求。ClickHouse 為此提供了更進階的 VersionedCollapsingMergeTree 儲存引擎，透過 sign 與 version 雙欄位設計，實現更強大的資料去重與版本控制機制。

什麼是 VersionedCollapsingMergeTree？#

VersionedCollapsingMergeTree 是在 CollapsingMergeTree 基礎上，加入版本欄位 (version) 的變種儲存引擎。它能根據 Primary Key 判斷資料唯一性，並根據 sign 進行邏輯刪除，透過 version 來選擇保留最新版本的紀錄。

關鍵特性：#

sign 欄位：標記新增 (1) 或刪除 (-1)。
version 欄位：標記每筆資料的版本號，系統會保留最大版本。
同一 Primary Key 下，當 sign 為相反數，且 version 值相同時，資料會被 collapse (抵消刪除)。
當 version 值不同時，會保留最大版本的資料記錄。

語法與範例#

建立 VersionedCollapsingMergeTree 表格：#

1
CREATE TABLE user_profiles
2
(
3
    user_id UInt64,
4
    name String,
5
    version UInt64,
6
    sign Int8
7
) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
8
ORDER BY user_id;

插入資料：#

1
-- 初始新增紀錄
2
INSERT INTO user_profiles VALUES (1, 'Alice', 1, 1);
3
-- 更新版本紀錄
4
INSERT INTO user_profiles VALUES (1, 'Alice_updated', 2, 1);
5
-- 刪除紀錄 (針對 version = 2)
6
INSERT INTO user_profiles VALUES (1, 'Alice_updated', 2, -1);

查詢結果 (未做 Merge 前)：#

user_id	name	version	sign
1	Alice	1	1
1	Alice_updated	2	1
1	Alice_updated	2	-1

執行背景 Merge (或 OPTIMIZE FINAL) 後：

version = 2 的資料會被抵消。
version = 1 的資料因為沒有對應的 -1 sign 紀錄，會被保留下來。

與 ReplacingMergeTree / CollapsingMergeTree 差異比較#

特性	CollapsingMergeTree	ReplacingMergeTree	VersionedCollapsingMergeTree
邏輯刪除 (soft delete) 支援	sign 抵消	無邏輯刪除 (只能用 version 覆蓋)	sign 抵消
版本控制	無內建版本概念	version 欄位標記最新版本	version 決定保留最大版本，結合 sign 進行去重
去重時機	Merge 時進行，需配合 FINAL 查詢	Merge 時進行，需配合 FINAL 查詢	Merge 時進行，需配合 FINAL 查詢
使用場景	簡單新增/刪除標記場景	資料補寫/覆寫，保留最新紀錄	複雜補寫、刪除、版本控制需求（如事件版本回滾、補資料等）

應用場景#

應用場景	說明
資料版本控制 (Data Versioning)	保留同一 Primary Key 的最新版本資料，並可透過補寫與刪除控制資料狀態。
即時資料流去重與狀態管理	處理 Kafka、Message Queue 中的事件重放與修正，確保資料流中同一主鍵下只有一筆有效紀錄。
補資料與刪除修正 (Data Correction)	當資料補寫/刪除需要依賴複雜的版本邏輯時，比單純的 CollapsingMergeTree 更合適。
IoT 或實時指標狀態更新場景	同一設備 (如 sensor_id) 狀態不斷更新，需保證資料只保留最新狀態值，並能正確處理刪除與修正。

查詢注意事項#

資料去重與版本選擇會在背景 Merge 階段發生。
查詢最終結果需使用 FINAL 關鍵字保證一致性：
```
1
SELECT * FROM user_profiles FINAL;
```
若資料量大，不建議頻繁全表 FINAL 查詢，可透過：
- Partition 粒度縮小查詢範圍
- 定期執行 OPTIMIZE TABLE ... FINAL 保持資料狀態穩定

範例#

假設你正在開發一個使用者行為追蹤平台，需要補寫錯誤事件並能正確刪除修正資料：

使用者行為事件流表格設計：

1
CREATE TABLE user_events
2
(
3
    user_id UInt64,
4
    event_type String,
5
    event_time DateTime,
6
    version UInt64,
7
    sign Int8
8
) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
9
ORDER BY (user_id, event_time);

寫入行為事件與補寫修正資料：

1
INSERT INTO user_events VALUES (1001, 'click', '2025-08-01 10:00:00', 1, 1);
2
INSERT INTO user_events VALUES (1001, 'click', '2025-08-01 10:00:00', 2, 1); -- 修正補寫
3
INSERT INTO user_events VALUES (1001, 'click', '2025-08-01 10:00:00', 2, -1); -- 取消錯誤修正

查詢最終狀態：
```
1
SELECT * FROM user_events FINAL;
```

Best Practice#

Best Practice	說明
Primary Key 設計應能唯一識別一筆邏輯紀錄	避免過細碎的主鍵組合，確保去重與版本裁剪能正確發生。
version 應為遞增且能反映資料變動邏輯	建議以 timestamp 或 version number 遞增欄位設計，確保去重時保留最新紀錄。
sign 與 version 的邏輯需清晰一致	若資料補寫、刪除狀態標記混亂，將導致 Merge 時無法正確裁剪資料。
結合 Partition Key 設計，減少 Merge 範圍裁剪成本	大資料場景中，Partition 可有效縮小去重與版本選擇的影響範圍，提升查詢與 Merge 效率。
FINAL 查詢請盡量避免全表查詢，可透過局部分區或維運合併處理	資料量大的情況下，全表 FINAL 會消耗大量資源，應搭配維運腳本定期執行 Optimize FINAL 作業。

結語#

VersionedCollapsingMergeTree 是解決 ClickHouse 中「資料狀態管理」與「複雜去重補資料場景」的強大引擎。它兼具 CollapsingMergeTree 的去重邏輯與 ReplacingMergeTree 的版本控制機制，適用於那些資料狀態變動頻繁且版本一致性要求高的業務場景。然而，設計上需特別留意 Primary Key、sign 與 version 的邏輯一致性，才能發揮這個引擎的最大效能優勢。