Files
clickstream-data-platform/docs/architecture/storage.md
T
ddadminandClaude Opus 5 a534f3cc94 fix(ods): метка времени разбирается по названному формату, а не best-effort
Зачем: parseDateTimeBestEffort на непонятной строке не краснеет, а достраивает
недостающее — обрезанное «20:00:21» становится первым января текущего года.
Такое сообщение проходило строгий приём с тихо неверным временем, то есть с
той самой порчей, ради которой класс key_field_unparsed и заведён.

Что:
- В обеих матвью разбор метки идёт parseDateTimeOrNull по формату
  '%Y-%m-%dT%H:%i:%SZ'. Форма на проводе одна и каноническая, поэтому широта
  best-effort не нужна вовсе, а платится за неё отключённой проверкой.
- Замеры в ADR 0005: три записи, которые best-effort достраивает; проверка,
  что настройка cast_string_to_date_time_mode не спасает JSONExtract; сверка
  на настоящих данных — по всем 101 252 строкам сырья модельного дня точный
  формат разобрал метку у каждой и ни на одной не разошёлся с best-effort.
- Записано наблюдение стенда: пересозданная на живом чтеце матвью пропускает
  ближайшее сообщение мимо ODS, через минуту то же сообщение разбирается.
  Воспроизведено дважды; на нём я сам споткнулся при проверке этой правки.

Проверка: опыт строгого приёма прогнан заново — три сообщения дали событие и
два key_field_unparsed, включая обрезанную метку, которая раньше проходила
годной. DDL применяется на живом кластере.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-07 16:48:37 +03:00

46 KiB
Raw Blame History

Хранилище: слои и конвенции

Документ описывает сторону ClickHouse: как называются объекты, какие служебные колонки у них общие, чем нарезаны и сколько живут данные, как устроен приём и из каких файлов собирается DDL. Здесь же карта таблиц, которая растёт с этапами, и раздел «Что проверено» — чему в этом тексте верить и на каком основании.

Что здесь описано и чего ещё нет. Собран этап 1: кластер из двух шардов, keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 идёт: в sql/ddl/ лежит вся цепочка Kafka → STG → ODS — чтец топика hits, таблицы сырья, типизированное событие с таблицей ошибок и три матвью. Дальше по тексту устройство описано так, как оно проектируется; построенное от заложенного отличает карта таблиц в конце.

Зона ответственности у документа одна — хранилище. Генератор описан отдельно: его замысел — в спеке генератора, формат события — в описании выгрузки. Хранилище строится по описанию выгрузки, как в бою строится по документации источника. Целевая картина всего стенда — спека «Боевой реализм стенда (v2)».

Имена объектов

Имя объекта заканчивается тем, что это за объект:

Суффикс Что это
_rep локальная таблица шарда, движок семейства Replicated*
_dist Distributed поверх одноимённой локальной
_kafka таблица на движке Kafka
_mv материализованное представление
_v обычное представление

Суффикс носит каждый физический объект. Голого имени у таблицы не существует: запрос к stg.hits_raw даёт громкую ошибку «нет такой таблицы» — а под голым именем в документах и разговоре понимается сущность, у которой этих объектов несколько. Единственное исключение — словари: у них воплощение одно, шардировать нечего, и суффикс ничего не различал бы.

Распространённая конвенция, где голое имя означает локальную таблицу, а распределённая получает суффикс _all, ошибается иначе: забытый суффикс тихо возвращает данные одного шарда. Правило спеки «проверки и контрольные суммы — только по Distributed» такую тишину переживает плохо.

Второе свойство — в списке по алфавиту объекты группируются по сущности, а не по технологии: все четыре объекта топика hits стоят рядом, потому что различаются хвостом, а не началом имени. Речь про дерево в клиенте и про ORDER BY name: порядок выдачи SHOW TABLES документация не оговаривает.

Начало имени — сущность, и берётся она в разных слоях из разных мест. В STG имя приходит от транспорта: слой хранит то, что доехало по топику, и зовётся именем топика — hits_raw от hits, orders_raw от orders. В типизированных слоях имя приходит от предметной области и стоит в единственном числе: event, order_snapshot, session. Граница между «как привезли» и «что это такое» проходит по STG, и имена её показывают.

Раскладка по шардам

Пишем только в _dist. Локальные таблицы остаются для чтения и обслуживания — операций с партициями, ручной переобработки. Правило не про удобство: при записи через распределённую таблицу раскладку определяет ключ шардирования, то есть свойство данных, а при записи в локальную — то, какая нода случайно выполняла код. Отсюда урок стенда: какая нода читала топик, меняется между прогонами (видно в колонке consumer_host), а куда легли данные — нет.

Ключи шардирования: cityHash64(ClientID) у событий, cityHash64(order_id) у заказов, cityHash64 сырой строки у STG и у таблицы ошибок. У первых двух хеш выбран против перекоса: структурированный числовой идентификатор распределяется по остатку от деления неравномерно. У сырья выбора нет — строку иначе не разложишь; там хеш даёт другое свойство, одинаковые сообщения ложатся на один шард.

Ключи у слоёв разные, и это имеет наблюдаемое следствие: сырая строка и разобранное из неё событие почти всегда оказываются на разных шардах. Пошардовые счётчики STG и ODS поэтому не сходятся и сходиться не должны — сверять слои можно только через _dist.

Ключи ко-локации названы заранее, потому что на них стоит политика соединений из раздела 6 спеки: обычное соединение разрешено только по ключу ко-локации, всё прочее — через GLOBAL. Значит dds.session и dds.identity_map шардируются по cityHash64(ClientID), а dds.order и производные от заказа — по cityHash64(order_id). Ключи витрин появятся вместе с самими витринами.

Открытый вопрос на будущее — не сама замена партиций: операции с ними по локальным таблицам правило разрешает прямо. Вопрос в шаге до неё. Партиция-донор должна быть уже разложена по шардам по тому же ключу, а разложить её можно только вставкой через распределённую таблицу — значит у каждой пакетной сущности появится вторая пара объектов, и имени для неё конвенция пока не даёт. Решать это вместе со сборкой DDS, а не задним числом.

Служебные колонки

Собственные колонки не повторяют имён виртуальных. Виртуальные даёт движок: _topic, _partition, _offset, _timestamp у Kafka, _shard_num у Distributed и прочие. Если положить на диск колонку с таким же именем, в матвью перестанет читаться, что дано движком, а что положено нами, — а это ровно то различие, ради которого метаданные доставки и хранятся. Поэтому они ложатся под именами kafka_topic, kafka_partition, kafka_offset, kafka_timestamp, рядом — consumer_host, имя читавшей ноды: виртуальные колонки его не несут, а после записи в Distributed он уже невосстановим.

Типы у них такие: kafka_topic и consumer_hostLowCardinality(String), значений мало и они повторяются; kafka_partition и kafka_offsetUInt64. С kafka_timestamp сложнее, и форма его решена на стенде. Меток времени движок даёт две: _timestampNullable(DateTime), то есть секунды, и _timestamp_msNullable(DateTime64(3)), миллисекунды. Колонка объявлена Nullable(DateTime64(3)) и заполняется из _timestamp_ms: у брокера метка миллисекундная, соседняя _load_ts тоже DateTime64(3), а слой сырья хранит приехавшее, и округлять ему нечего. Обнуляемость нужна отдельно от разрядности: брокер метку заполняет не всегда, а необнуляемый тип значил бы либо падение приёма на первом сообщении, либо тихие нули за 1970 год.

Заполняются все они выражением в SELECT матвью приёма, а не DEFAULT в таблице. Для consumer_host это обязательно: DEFAULT hostName() вычисляется на шарде-получателе, то есть назвал бы не ту ноду, которая читала топик, — колонка молча отвечала бы на другой вопрос.

Само сообщение лежит в колонке raw тем, чем пришло: чтец читает байты и ничего не проверяет, поэтому там оказываются и целые события, и мусор. Разбирается всё это ниже, в матвью ODS — см. ADR 0005.

Движок таблицы сырья — обычный ReplicatedMergeTree, ORDER BY (kafka_partition, kafka_offset): разбор полётов идёт от «какое сообщение», другого ключа у сырья и нет. Замену версий сюда ставить нельзя — она отменила бы свойство слоя, ради которого он заведён: повтор доставки в сырье обязан быть виден.

Метка времени загрузки зовётся _load_ts, тип DateTime64(3). Ставится она один раз, в матвью приёма, и дальше переносится из STG в ODS как есть: колонка отвечает на вопрос «когда строка приехала в хранилище», а не «когда её разобрали». В ODS она же служит колонкой версии ReplacingMergeTree, и работа у этой версии ровно одна — схлопнуть повтор доставки. Содержимое у повтора то же самое, отличается только метка, поэтому какая из двух строк переживёт мерж, безразлично. Пакетной переобработки у ODS нет: слой наполняет матвью, а не задание Airflow, и работа с партициями начинается выше. Переделать разобранное руками можно — вставкой из сырья с фильтром по _load_ts, в пределах трёхсуточного окна; ничья по версии разрешается в пользу вставленного позже.

Имя согласовано с каноном служебных полей соседнего учебного стенда на Greenplum, чтобы словарь был общим у двух хранилищ; ведущее подчёркивание у технических колонок — распространённая запись, её же используют Fivetran, Airbyte и Stitch. С правилом выше это не спорит: запрещено совпадать с именами виртуальных колонок, а не носить подчёркивание.

Идентификатора пачки загрузки (_load_id) пока нет. В STG и ODS данные приезжают потоком через матвью, у которого нет ни батча, ни run_id, и колонка была бы пустой формальностью. В слоях, которые наполняет Airflow, run_id появится по-настоящему — тогда и заведём, тем же стилем имени.

Путь реплицированных таблиц в keeper

Шаблон — /clickhouse/tables/{shard}/{database}/{table}. База в пути обязательна: без неё одноимённые таблицы разных слоёв получат один и тот же узел в keeper и подерутся. Макрос {uuid} не используем, хотя он тоже развёл бы пути: он завязан на движок базы Atomic и делает путь нечитаемым, а на учебном стенде возможность открыть system.zookeeper и увидеть осмысленный путь — сама по себе половина урока про то, чем занят keeper.

Приём: поток и его свойства

Цепочка одна: чтец топика → матвью → сырьё STG → матвью разбора → событие и таблица ошибок ODS.

Чтец стоит на обеих нодах и читает одной группой потребителей — имя группы clickstream_hits, и оно одинаково на обеих нодах по построению: DDL идёт ON CLUSTER и макросов в имени не содержит. Разные группы дали бы каждой ноде полную копию топика, и это отдельная сцена для лабы, а не рабочий режим. Имя кластера в ON CLUSTER и в движке Distributedclickstream_cluster, оно задано в infra/clickhouse/config.d/cluster.xml.

Источник матвью разбора — stg.hits_raw_dist, а не локальная таблица. У матвью две привязки: источник, на вставку в который она срабатывает, и цель, куда пишет. Распределённая таблица — лицо слоя, локальная — его хранилище; потребитель слоя цепляется к лицу. Практически это значит, что разбор идёт на той же ноде, что читала Kafka, в момент вставки первой матвью — до раскладки по шардам.

Вставка фоновая, и окно потери мы принимаем. Вставка в распределённую таблицу кладёт блок в локальный спул и сразу возвращает управление, а Kafka коммитит офсеты по факту работы матвью — то есть по факту записи в спул. Топик уже считает сообщение прочитанным, хотя на шарде его ещё нет: умри нода в этом промежутке — сообщения не перечитаются.

Закрывает окно настройка distributed_foreground_insert = 1, и на ETL-вставках Airflow она стоит — там это обычный SETTINGS у запроса. На пути приёма её нет, и по трём причинам. Вставку выполняет фоновый поток Kafka-движка, своего запроса у него не бывает, так что настройка уровня запроса доехала бы только профилем пользователя в конфигурации ноды. Синхронный режим связывает шарды: пока второй недоступен, вставка падает, офсеты не коммитятся, и приём встаёт целиком — тогда как при фоновом первая нода продолжает принимать и копит спул для соседа. Платится при этом не одно ожидание на блок, а три распределённые вставки — сырьё, событие, ошибки, — и все внутри потока-потребителя, что само по себе повод для ребаланса по таймауту сессии. Против всего этого — окно в сотню миллисекунд на ноутбуке, где мир пересобирается одной командой. Размен не в пользу настройки, а компромисс полезнее показать, чем спрятать за галочкой.

Ещё одно место, где сырьё хранит не всё приехавшее: запись с пустым значением и запись-надгробие проходят молча, не оставляя строки. Свойство измерено и принято осознанно — подробности в разделе «Что проверено».

Гарантии нет ни в одну сторону — есть два узких окна. Окно потери описано выше: нода умерла между коммитом офсетов и сбросом спула. Окно дубля противоположное: нода умерла после записи на шард, но до коммита офсетов, и при перечитывании сообщение приедет второй раз. Сказать про такой приём «хотя бы один раз» нельзя — это обещало бы, что потерь не бывает, а они возможны.

Дубль ниже по течению ведёт себя по-разному. В ODS его схлопнет ReplacingMergeTree, а сырьё дедупа не имеет вовсе: перезаливка модельного дня честно удваивает count() в STG, и живёт эта пара до истечения срока хранения. Это свойство слоя, а не поломка, — но обещание идемпотентности конвейера к сырому слою не относится.

Оговорка к последнему: у семейства Replicated* есть своя дедупликация — блок с тем же хешем, вставленный повторно, отбрасывается (insert_deduplicate). Удвоение сырья проходит мимо неё только потому, что при повторном чтении _load_ts новый и хеш блока другой. Свойство слоя держится на этом, а не на отсутствии механизма.

Матвью разбора две, и их условия обязаны делить поток без зазора и без нахлёста. Одна забирает годные строки в ods.event_dist, вторая — брак в ods.event_errors_dist. Строка, подошедшая обеим, задвоится; не подошедшая ни одной — исчезнет молча. Держится это формой: второе условие пишется буквальным отрицанием первого, а сам предикат NULL не возвращает ни в одной своей части, — иначе трёхзначная логика даст строку, которую не возьмёт ни условие, ни NOT условие. Обнуляемый разбор в предикате поэтому есть, но заканчивается IS NOT NULL, а сравнения дают 0 или 1. Функции предиката не должны и бросать исключений: упавшая матвью роняет вставку и останавливает потребление до починки (ADR 0005).

Постоянной сверки счётчиков при этом нет и не должно быть. У сырья срок жизни трое суток, а ODS хранит всё, поэтому равенство «сырьё = события + ошибки» разъедется само: сырьё истечёт раньше, а перезаливка модельного дня задвоит его, тогда как в ODS тот же повтор схлопнется. Правило, красное в норме, учит не смотреть на оповещения (ADR 0002). Равенство проверено разовым опытом при исполнении #43, на управляемой пачке: отправили N сообщений — получили N строк сырья и N в сумме событий и ошибок. Постоянной целью такой опыт не становится, и почему — в карте проверок, раздел «Интеграционная проверка постоянной целью не становится». Счёт по ODS идёт через FINAL: голый count() по ReplacingMergeTree зависит от того, сколько мержей успело пройти, и спека это прямо запрещает (раздел 6).

Срок жизни сырья

Сырьё в STG живёт трое суток реального времени и уходит само. Трое — это окно отладки: столько сырьё лежит на ноутбуке, чтобы менти успел разобрать полёты, после чего перестаёт занимать место. Нарезка — по дню загрузки, срок — по той же колонке _load_ts, снятие — целыми кусками (ttl_only_drop_parts). В DDL значение проставлено явно, чтобы поведение не зависело от умолчания версии.

Нарезать сырьё по модельному дню события было бы соблазнительно — он единица переобработки и он же ключ партиции в ODS, — но чистку это ломает. Кусок снимается целиком, только когда в нём истекли все строки, а в партиции модельного дня лежит приехавшее в разное реальное время: мерж склеит куски разного возраста, самая свежая строка удержит весь кусок, и данные переживут срок неограниченно.

В партиции дня загрузки склейка идёт точно так же, и строки в ней тоже разного возраста — но не более чем на сутки, потому что партицию закрывает календарный день. Отсюда и оценка: сырьё живёт трое суток плюс хвост до суток, а не ровно трое. Оговорка про сроки: TTL исполняется на мержах, а не по будильнику, так что «уходит само» здесь обещано, а «уходит вовремя» — нет.

Модельного дня среди колонок сырья нет вовсе. Он свойство содержимого, а содержимое разбирает ODS — там EventDate и живёт, ключом партиции. Сырьё режется своими координатами: и разбор полётов, и переобработка фильтруют по _load_ts, попадая в ключ партиции, а не идя сплошным проходом. Фильтр по модельному дню вдобавок пропускал бы битые строки — у них дата не извлекается.

Две оси времени тут не совпадают намеренно. Ось модельного времени начинается в D0 и к реальному календарю не привязана; пакетный режим проигрывает две недели модельного мира за минуты реальных. Поэтому у переобработки и у гигиены диска разные часы, и обслуживают их разные средства. Декларативный TTL по модельной дате был бы просто сломан: он отсчитывает срок от реального «сейчас» и удалял бы эталонные дни прямо на входе.

В бою слой сырья иногда собирают на движке Null — тогда он не хранится вовсе. Такой вариант отвергнут: на стенде сырьё нужно для отладки, поэтому окно, а не ноль.

Таблица ошибок

ods.event_errors держит строки, не прошедшие строгий приём, вместе с их сырым текстом, метаданными доставки и классом брака. Ключи её собственные, потому что у брака нет разобранных полей: шардируется cityHash64 сырой строки — ClientID у строки, которая не разобралась, взять неоткуда; нарезается по дню загрузки, как и сырьё; живёт месяц. Дольше сырья — намеренно: если брак истекает вместе с ним, разбираться к моменту разбирательства будет уже нечем. Снятие — целыми кусками (ttl_only_drop_parts), как у сырья и по той же причине: строки в партиции дня загрузки разного возраста не более чем на сутки, и куску незачем переживать срок из-за самой свежей строки.

Класс брака лежит в колонке error_class типа LowCardinality(String). Без неё в таблице копятся строки «что-то не так» без ответа на «что именно», а витрине качества не на что опереться. Сами классы, их порядок и довод, почему порядок обязателен, — в ADR 0005.

Движок — обычный ReplicatedMergeTree, без замены версий: схлопывать брак не по чему, у него нет ключа сущности. ORDER BY(error_class, kafka_partition, kafka_offset): смотрят такую таблицу от класса, а внутри класса — по координатам доставки.

Раскладка DDL

Файлы лежат в sql/ddl/ и применяются по порядку имён. Сначала все статичные объекты, потом матвью — тогда к моменту создания матвью её цель уже существует.

Файл Что в нём
00-databases.sql базы слоёв
10-stg-tables.sql Kafka-таблица, локальная и распределённая таблицы сырья
20-ods-tables.sql типизированное событие и таблица ошибок
30-ods-views.sql матвью разбора: сырьё в событие и в ошибки
40-stg-views.sql матвью приёма: чтец в сырьё

Порядок задают два правила. Первое: матвью принадлежит слою своей цели, а не источника, — разбор из STG в ODS лежит среди файлов ODS, потому что наполняет ODS. Второе: матвью приёма создаётся последней из всех, и потому нарушает нумерацию слоёв. Kafka-движок начинает читать топик ровно тогда, когда к нему привязывают первую матвью; создай её раньше разбора — и всё, что доедет в зазоре, ляжет в сырьё и не попадёт в ODS никуда, ни в событие, ни в ошибки. На пустом топике зазор безвреден, поэтому первый прогон о нём не скажет. Проснётся он, когда тома ClickHouse снесены, а данные Kafka целы, — то есть на обычной отладке.

Применение — двумя одноразовыми сервисами при make up, по образцу уже работающих airflow-init и superset-init. Сначала kafka-init создаёт топик hits с двумя партициями, затем clickhouse-init дожидается его завершения и применяет файлы с ноды 1, ON CLUSTER. Этот порядок страхует от автосоздания топика с одной партицией. Переключателей тут два, и путать их не надо: брокер автосоздание разрешает, а потребитель librdkafka внутри ClickHouse его не просит — оба конца измерены, см. «Что проверено». То есть стенд держится на умолчании клиента, а урок «обе ноды читают топик» умирает тихо, поэтому топик и создаётся явно, до применения DDL.

Образцы копируются не целиком, и в двух местах. clickhouse-init обязан ждать готовности обеих нод: ON CLUSTER ждёт исполнения на всех хостах и по таймауту бросает, а airflow-init ждёт только первую ноду, superset-init — только вторую. И второе: оба образца переживают make up --wait лишь потому, что от них зависят долгоживущие сервисы. Что делает --wait с одноразовым сервисом без зависимых, проверено при исполнении #37 на Docker Compose 2.40.3: считает его упавшим и возвращает единицу, хотя контейнер вышел с нулём. Поэтому зависимые есть и у новой пары: clickhouse-init ждёт kafka-init, а airflow-initclickhouse-init, и цепочка упирается в долгоживущий Airflow. Побочная выгода важнее обхода --wait: к моменту старта Airflow DDL заведомо применён.

Повторный make up поверх живого тома проходит зелёным: весь DDL идёт через CREATE ... IF NOT EXISTS. Оборотная сторона — изменённый объект тем же запуском не применяется, причём молча. Отдельного механизма для этого нет и не нужно: правка существующего DDL случается, только пока стенд пишут, а лекарство уже есть — make clean && make up. Мир регенерируется, сырьё живёт трое суток, терять нечего.

Карта таблиц

Ниже — то, что закладывает этап 2; всё перечисленное лежит в sql/ddl/.

Слой Объект Что это
STG stg.hits_raw_kafka чтец топика hits, формат RawBLOB
STG stg.hits_raw_rep / _dist сырая строка сообщения плюс метаданные доставки
STG stg.hits_raw_mv наполняет сырьё из чтеца
ODS ods.event_rep / _dist типизированное широкое событие
ODS ods.event_errors_rep / _dist строки, не прошедшие строгий приём
ODS ods.event_mv, ods.event_errors_mv разбор сырья в событие и в ошибки

Слои DDS и DM появляются на следующих этапах; их состав задан разделом 7 мастер-спеки и переносится сюда по мере постройки.

Что проверено

Документ на каждом шагу опирается на поведение ClickHouse, а местами и Kafka. Поэтому утверждения о них разведены на три группы: насколько фразе можно верить, должно быть видно из текста, а не зависеть от того, хорошо ли автор помнит документацию. Сверка с документацией — через MCP Context7, 5 августа 2026 года; то же разведение для механики приёма — в ADR 0005.

Сверено с документацией. Собственная колонка с именем виртуальной делает виртуальную недоступной. При вставке в Distributed шард выбирается по ключу шардирования; фоновый режим — умолчание, а distributed_foreground_insert = 1 завершает вставку только после записи на все шарды. У семейства Replicated* есть дедупликация одинаковых блоков. Голый count() по ReplacingMergeTree зависит от того, сколько мержей прошло. ttl_only_drop_parts снимает кусок целиком и только когда истекли все строки в нём, а сам TTL исполняется на фоновых мержах. Kafka-движок начинает читать топик, когда к нему привязывают матвью, и одна группа потребителей на кластер спасает от дублей. Таблицы с одинаковым путём в keeper становятся репликами друг друга, а макрос {uuid} завязан на движок базы Atomic. ON CLUSTER ждёт все хосты и бросает по таймауту; CREATE ... IF NOT EXISTS на существующем объекте не бросает.

Проверено на стенде. Опыты прогнаны на живом кластере: пять при исполнении #37 (четыре 5 августа 2026 года, пятый 6 августа) и пять при исполнении #43 (7 августа). Все подтвердили то, что здесь написано.

  • Матвью с источником-Distributed срабатывает на вставку именно в эту распределённую таблицу, до раскладки по шардам. Обе матвью разбора стоят над stg.hits_raw_dist, а пишет в неё матвью приёма — и события доезжают до ods.event; значит блок она видит. В документации ClickHouse случая нет вовсе, до 7 августа утверждение держалось на опыте владельца.

  • Упавшая матвью роняет вставку и останавливает потребление до починки. Проверено сносом цели — распределённой ods.event_dist — при живом чтеце: за двадцать секунд (сброс блока идёт за 7,5) в сырьё не приехало ничего, а офсет группы застыл с отставанием в одно сообщение. Цель вернули — сообщение доехало само, без повторной отправки, отставание ушло в ноль, событие разобралось. Сносить надо именно распределённую таблицу: вставка в Distributed кладёт блок в спул и сразу возвращает управление, так что на сносе локальной ошибка всплыла бы фоном и утверждение показалось бы опровергнутым.

  • _load_ts в ods.event — это метка исходной строки сырья, а не время разбора. Сверено по WatchID на двух тысячах событий модельного дня, залитого дважды: у каждого события метка совпала с меткой одной из двух его доставок, а после FINAL — с меткой поздней. Случаев «метки нет среди доставок» ноль, то есть now64() в матвью разбора нет.

  • Пересозданная матвью пропускает ближайшие сообщения. Снятые и заново созданные матвью разбора при живом чтеце: сообщение, отправленное сразу после, легло в сырьё и не попало в ODS никуда — ни в событие, ни в ошибки; то же сообщение через минуту разобралось штатно. Воспроизведено дважды 7 августа 2026 года. Это тот же зазор, о котором предупреждает нумерация файлов DDL, только приходит он с другой стороны — не при первом создании, а при замене матвью на работающем стенде. Практический вывод один: правишь матвью — не верь ближайшей отправке, повтори её. Чем именно держится задержка, не измерено; наблюдение записано как наблюдение.

  • Форма ключа ods.event принимается такой, как её задумала спека: выражение intHash32(ClientID) стоит в ключе сортировки ReplacingMergeTree, а SAMPLE BY — по тому же выражению. Вопрос стоял открытым в разделе 11 мастер-спеки; ответ — DDL применяется и таблица работает.

  • RawBLOB даёт ровно одну строку на каждое непустое сообщение. Три сообщения с ключами, поставленные в очередь до одного сброса продюсера, стали тремя строками с тремя разными офсетами: пачка продюсера границы сообщений не стирает. Запасной формат LineAsString не понадобился. Про границу «непустое» — сразу ниже.

  • Меток времени у Kafka-движка две, и разрядность у них разная: _timestampNullable(DateTime), _timestamp_msNullable(DateTime64(3)). Отсюда форма kafka_timestamp в разделе о служебных колонках.

  • DEFAULT hostName(), объявленный только на локальной таблице, вычисляется на шарде-получателе. Строки, вставленные с ноды 1 и уехавшие на ноду 2, несут в этой колонке ноду 2, а в соседней, заполненной явным hostName() во вставляющем SELECT, — ноду 1. Довод за то, чтобы служебные колонки заполняла матвью выражением, держится. Отсюда же и невосстановимость: после записи в Distributed имя читавшей ноды взять больше неоткуда — своей колонкой оно не сохранено, а умолчание назовёт получателя.

  • DROP PARTITION и REPLACE PARTITION по Distributed не работают: обе операции отвечают кодом 48, «Table engine Distributed doesn't support partitioning», и оба шарда остаются нетронутыми.

  • Автосоздания топиков ClickHouse не просит, и переключателей здесь два. На брокере автосоздание разрешено: auto.create.topics.enable=true, и это умолчание образа, а не наша настройка. На клиенте — выключено: чтец с матвью, наведённые на несуществующий топик, ждали его с ошибкой «Broker: Unknown topic or partition», и топик не появился. Значит, от тихого топика с одной партицией стенд бережёт клиентское умолчание, а не брокер.

Оговорка к первому опыту, и она измеренная: граница проходит по пустоте. Запись Kafka с пустым значением (ноль байт) и запись-надгробие (значение null) читаются, двигают офсет потребителя и не дают строки вовсе — ни в сырьё, ни в таблицу ошибок; приём при этом не останавливается. Проверено 5 августа 2026 года: в топик ушли четыре записи — пустая, обычная, надгробие, обычная, — в сырьё приехали две, а офсет группы сдвинулся на все четыре. Формат тут ни при чём: LineAsString, запасной по ADR 0005, на том же наборе даёт ровно те же две строки и тот же офсет.

Свойство принято осознанно и переделкой не закрывается. Генератор стенда пустых сообщений не шлёт, приём от них не встаёт, а менять решённый формат из-за случая, которого стенд не производит, — размен не в ту сторону. Знать о нём стоит ровно затем, чтобы не искать пропавшую строку глазами: пропуск виден в самом сырье, kafka_offset лежит там колонкой, и дырка в офсетах — это он.

Оговорка к третьему опыту, и она сама непроверенная: CREATE ... Distributed AS <локальная> копирует умолчания колонок, а значит, умолчание, оказавшееся заодно и на распределённой таблице, могло бы вычислиться до раскладки по шардам. То есть вывод опыта надёжен именно для умолчания, живущего только на локальной таблице. Это вычитано, а не измерено. На устройство приёма оговорка не влияет: служебные колонки мы заполняем выражением при любом ответе.

Сказано по памяти, проверки нет. Группа пуста: оба утверждения, ждавшие матвью разбора, закрыты опытами при исполнении #43 и переехали выше.