Der umfassende Leitfaden für Postgres-Entwickler zu Updates und Deletes in ClickHouse

Die moderne Datenverarbeitung verlangt nach schnellen, skalierbaren und zuverlässigen Lösungen. ClickHouse ist genau eine solche analytische Datenbank, die besonders für Echtzeitanalysen auf großen Datenmengen optimiert ist. Für Entwickler mit einem Hintergrund in PostgreSQL stellt die Umstellung auf ClickHouse vor allem im Bereich von Updates und Deletes eine Herausforderung dar, da das Datenmodell und die zugrunde liegenden Mechanismen fundamental unterschiedlich sind. Dieser Leitfaden zeigt, wie Postgres-Entwickler Updates und Deletes in ClickHouse effektiv verstehen und umsetzen können. Dabei stehen die Handhabung von Change Data Capture (CDC)-Daten, die Verwendung des ReplacingMergeTree-Engines sowie die Optimierung von Abfragen im Vordergrund.

ClickHouse verfolgt einen Schrift- und Lesemodus, der auf versionierten Inserts basiert, anstelle von in-place Updates oder Deletes, wie man sie von Postgres kennt. Um die normalerweise mit Aktualisierungen einhergehenden Probleme zu meistern, setzt ClickHouse das Tabellenengine ReplacingMergeTree ein, das Datenreihen mit gleichen Schlüsseln zusammenführt und auf diese Weise Duplikate und veraltete Versionen eliminiert. Für Entwickler bedeutet das, dass man sich vielmehr darauf konzentriert, Versionen einer Datensatzreihe zu verwalten und diese mit einem geeigneten Merge-Prozess zu finalisieren, anstatt einzelne Datensätze direkt zu modifizieren. Ein typisches Beispiel für den Umgang mit Aktualisierungen sind CDC-Daten, die aus Postgres in ClickHouse synchronisiert werden. Diese Daten enthalten in der Regel spezielle Kennzeichnungen wie ein Flag für Löschvorgänge („pdb_is_deleted“) oder eine Versionsnummer („pdb_version“), die den Stand und Status der Datensätze abbilden.

Das Verständnis dieser Felder ist essenziell, um korrekte Auswertungsergebnisse zu erzielen. In der Praxis bedeutet das, dass Abfragen auf diese Merkmale achten und Datensätze herausfiltern, die in einer späteren Version überschrieben wurden oder gelöscht sind. Bei der Ausführung von SELECT-Abfragen sollten Entwickler das FINAL-Modifier einsetzen. Dieser sorgt dafür, dass ClickHouse die Daten vor dem Zurückgeben eines Ergebnisses einmalig merged und somit Duplikate und veraltete Einträge eliminiert werden. Ohne FINAL können einfache COUNT(*)-Abfragen falsche Zahlen liefern, weil alle Versionen berücksichtigt werden, inklusive derjenigen, die faktisch durch neuere Updates außer Kraft gesetzt wurden.

Allerdings ist der Einsatz von FINAL mit einem Performance-Tradeoff verbunden, weil er Zwangsmerge und mehr Ressourcen beansprucht. Deshalb ist es ratsam, FINAL gezielt nur bei wirklich präzisen Abfragen zu verwenden und ansonsten mit anderen Mitteln zu optimieren. Um die Performance und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, bietet ClickHouse verschiedene Strategien wie Sitzungseinstellungen auf FINAL-Ebene, Row-Policies, Views oder sogar refreshbare Materialized Views. Diese Ansätze ermöglichen eine Balance zwischen Datenaktualität und Abfragegeschwindigkeit und helfen, die Datenkonsistenz zu gewährleisten ohne die Systembelastung unnötig zu steigern. Ein anschauliches Beispiel bietet die Synchronisation eines Stack Overflow Datensatzes von Postgres nach ClickHouse.

Dabei wird deutlich, dass einfache SQL-Befehle wie SELECT COUNT(*) ohne die Berücksichtigung von Versions- oder Löschkennzeichnungen das Ergebnis verfälschen und somit falsche Analysen liefern können. Die Nutzung von ReplacingMergeTree sowie das Filtern nach „pdb_is_deleted“ und „pdb_version“ sichern eine korrekte Zählung und Datenauswertung. Für Teams, die von Postgres auf ClickHouse migrieren oder CDC-Pipelines implementieren wollen, stellt dieser Umgang mit Updates und Deletes eine wertvolle Grundlage dar. Die Anpassung des Denkens von row-basiertem Status auf versionierte Logs ist entscheidend, um die Vorteile von ClickHouse voll auszuschöpfen. Die Fokussierung auf Insert-basiertes Updaten reduziert Schreibkonkurrenz und erhöht die Lesegeschwindigkeit, was sich bei analytischen Workloads massiv auszahlt.