- Зачем:
- холодное ревью связности нашло девять мест, где вставленный текст спорит с
соседним; отдельно вскрылось, что представление дат в JSON не зафиксировано
нигде, а #43 обязан его знать раньше, чем #41 напишет сериализатор.
- Что:
- гарантия приёма переписана: после снятия синхронной вставки «хотя бы один
раз» стало неправдой — есть и окно потери, и окно дубля.
- критерий выбора пяти опорных колонок приведён к списку, который он
порождает; `CounterID` оговорён отдельно.
- «переобработки у ODS нет вовсе» смягчено до пакетной: ручная вставка из
сырья в пределах окна возможна.
- в спеку генератора добавлена форма дат на проводе — ISO-8601, с доводом от
читаемости слоя сырья.
- убраны осиротевшая фраза про порядок сервисов, дубль порядка классов брака,
устаревшая датировка сверки и ещё три следа вставок.
- Проверка:
- make config-test
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
36 KiB
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. Объекты хранилища и механизм применения DDL закладывает этап 2 — на момент написания их в репозитории нет. 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_host — LowCardinality(String),
значений мало и они повторяются; kafka_partition и kafka_offset — UInt64.
С kafka_timestamp сложнее: виртуальная колонка _timestamp заполнена не
всегда, а разрядность у секундной и миллисекундной версий разная. Поэтому колонка
объявляется Nullable(DateTime), а точная форма проверяется на стенде
(раздел 11 спеки) — записать её в необнуляемый тип значит либо уронить приём на
первом сообщении, либо получить 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()
сработал бы на шарде-получателе и назвал бы не ту ноду, которая читала топик, —
то есть 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 Distributed — clickstream_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.
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 собирается только из функций, не возвращающих
NULL, — иначе трёхзначная логика даст строку, которую не возьмёт ни условие,
ни NOT условие. Те же функции 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 проверяется разово в
smoke на управляемой пачке: отправили N сообщений — получили N строк сырья и N в
сумме событий и ошибок. 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.
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 брокером с одной партицией: у потребителя librdkafka разрешение на
автосоздание по умолчанию выключено, так что случиться это не обязано, но урок
«обе ноды читают топик» умирает тихо, и полагаться на умолчание клиента здесь
не стоит.
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; у пары kafka-init / clickhouse-init
таких зависимых нет, и как поведёт себя --wait с одноразовым сервисом без них —
проверяется при исполнении #37.
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. В репозитории этих объектов пока нет.
| 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 описывает устройство, которого в репозитории ещё нет, и на каждом шагу опирается на поведение ClickHouse. Поэтому утверждения о движке разведены на три группы: насколько фразе можно верить, должно быть видно из текста, а не зависеть от того, хорошо ли автор помнит документацию. Сверка — 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.
Записано как проверка на стенде — раздел 11 спеки и ADR 0005. Срабатывание
матвью с источником-Distributed на вставку именно в неё: этого случая в
документации нет вовсе, утверждение держится на опыте владельца. Одна строка на
сообщение у RawBLOB. Обнуляемость и разрядность виртуальной колонки
_timestamp.
Сказано по памяти, проверки пока нет. Что DROP/REPLACE PARTITION не
работает по Distributed — прямого запрета в документации нет, все примеры даны
для семейства MergeTree. Что DEFAULT hostName() вычислился бы на
шарде-получателе, а не на вставляющей ноде, и что имя читавшей ноды после записи
в Distributed уже невосстановимо. Что у потребителя librdkafka автосоздание
топиков по умолчанию выключено. Что упавшая матвью роняет вставку и
останавливает потребление до починки — на этой фразе держится правило «грязные
записи не валят пайплайн», и стоит она пока на одном рассуждении. Проверяются
все пятеро дёшево и заодно с приёмкой #37; до тех пор это предположения, а не
знание.