复制

该引擎基于 Atomic 引擎。它通过将 DDL 日志写入 ZooKeeper，并在给定数据库的所有副本上执行，支持元数据的复制。

一个 ClickHouse 服务器可以同时运行和更新多个复制数据库。但是，不能有同一个复制数据库的多个副本。

创建数据库

CREATE DATABASE testdb ENGINE = Replicated('zoo_path', 'shard_name', 'replica_name') [SETTINGS ...]

引擎参数

zoo_path — ZooKeeper 路径。同一个 ZooKeeper 路径对应同一个数据库。
shard_name — 分片名称。数据库副本通过 shard_name 分组为分片。
replica_name — 副本名称。对同一分片的所有副本，副本名称必须不同。

对于 ReplicatedMergeTree 表，如果未提供参数，则使用默认参数：/clickhouse/tables/{uuid}/{shard} 和 {replica}。这些可以在服务器设置中的 default_replica_path 和 default_replica_name 中更改。宏 {uuid} 被展开为表的 uuid，{shard} 和 {replica} 被展开为来自服务器配置的值，而不是来自数据库引擎参数。但是将来，将能够使用 Replicated 数据库的 shard_name 和 replica_name。

特性和建议

Replicated 数据库的 DDL 查询工作方式与 ON CLUSTER 查询类似，但有一些细微的差别。

首先，DDL 请求尝试在发起者（最初从用户接收请求的主机）上执行。如果请求未被满足，用户会立即收到错误，其他主机不会尝试满足该请求。如果请求在发起者上成功完成，则所有其他主机会自动重试，直到它们完成该请求。发起者会尝试等待查询在其他主机上完成（最长不超过 distributed_ddl_task_timeout），并返回一个包含每个主机查询执行状态的表。

发生错误时的行为由 distributed_ddl_output_mode 设置进行调节，对于 Replicated 数据库，最好将其设置为 null_status_on_timeout — 即如果某些主机未能在 distributed_ddl_task_timeout 时间内执行请求，则不抛出异常，而是在表中显示它们的 NULL 状态。

system.clusters 系统表包含一个名称与复制数据库相同的集群，该集群由数据库的所有副本组成。此集群在创建/删除副本时会自动更新，可以用于 Distributed 表。

当创建数据库的新副本时，该副本会自行创建表。如果副本长时间不可用并且落后于复制日志——它会检查其本地元数据与 ZooKeeper 中的当前元数据，将额外的包含数据的表移动到一个单独的非复制数据库（以免意外删除任何多余的内容），创建缺失的表，如果表名已被重命名，更新表名。数据是在 ReplicatedMergeTree 级别复制的，即如果表未被复制，则数据将不被复制（数据库仅对元数据负责）。

如果您只需要配置一个集群而不维护表的复制，请参考 Cluster Discovery 功能。

使用示例

创建一个包含三个主机的集群：

node1 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','shard1','replica1');
node2 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','shard1','other_replica');
node3 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','other_shard','{replica}');

运行 DDL 查询：

CREATE TABLE r.rmt (n UInt64) ENGINE=ReplicatedMergeTree ORDER BY n;

┌─────hosts────────────┬──status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
│ shard1|replica1      │    0    │       │          2          │        0         │
│ shard1|other_replica │    0    │       │          1          │        0         │
│ other_shard|r1       │    0    │       │          0          │        0         │
└──────────────────────┴─────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘

显示系统表：

SELECT cluster, shard_num, replica_num, host_name, host_address, port, is_local
FROM system.clusters WHERE cluster='r';

┌─cluster─┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─┬─host_address─┬─port─┬─is_local─┐
│ r       │     1     │      1      │   node3   │  127.0.0.1   │ 9002 │     0    │
│ r       │     2     │      1      │   node2   │  127.0.0.1   │ 9001 │     0    │
│ r       │     2     │      2      │   node1   │  127.0.0.1   │ 9000 │     1    │
└─────────┴───────────┴─────────────┴───────────┴──────────────┴──────┴──────────┘

创建一个分布式表并插入数据：

node2 :) CREATE TABLE r.d (n UInt64) ENGINE=Distributed('r','r','rmt', n % 2);
node3 :) INSERT INTO r.d SELECT * FROM numbers(10);
node1 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY host;

┌─hosts─┬─groupArray(n)─┐
│ node3 │  [1,3,5,7,9]  │
│ node2 │  [0,2,4,6,8]  │
└───────┴───────────────┘

在另一个主机上添加副本：

node4 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','other_shard','r2');

集群配置将如下所示：

┌─cluster─┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─┬─host_address─┬─port─┬─is_local─┐
│ r       │     1     │      1      │   node3   │  127.0.0.1   │ 9002 │     0    │
│ r       │     1     │      2      │   node4   │  127.0.0.1   │ 9003 │     0    │
│ r       │     2     │      1      │   node2   │  127.0.0.1   │ 9001 │     0    │
│ r       │     2     │      2      │   node1   │  127.0.0.1   │ 9000 │     1    │
└─────────┴───────────┴─────────────┴───────────┴──────────────┴──────┴──────────┘

该分布式表也将从新主机接收数据：

node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY host;

┌─hosts─┬─groupArray(n)─┐
│ node2 │  [1,3,5,7,9]  │
│ node4 │  [0,2,4,6,8]  │
└───────┴───────────────┘

创建数据库​

特性和建议​

使用示例​

创建数据库

特性和建议

使用示例