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Tutorial de ClickHouse
Qué Esperar de Este Tutorial?
Al pasar por este tutorial, aprenderá cómo configurar el clúster básico de ClickHouse, será pequeño, pero tolerante a fallos y escalable. Usaremos uno de los conjuntos de datos de ejemplo para llenarlo con datos y ejecutar algunas consultas de demostración.
Configuración de nodo único
Para posponer las complejidades del entorno distribuido, comenzaremos con la implementación de ClickHouse en un único servidor o máquina virtual. ClickHouse generalmente se instala desde deb o RPM paquetes, pero hay alternativa para los sistemas operativos que no los admiten.
Por ejemplo, ha elegido deb paquetes y ejecutado:
sudo apt-get install dirmngr
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E0C56BD4
echo "deb http://repo.clickhouse.tech/deb/stable/ main/" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
¿Qué tenemos en los paquetes que tengo instalados:
clickhouse-clientel paquete contiene Casa de clics-cliente aplicación, cliente interactivo de la consola ClickHouse.clickhouse-commonEl paquete contiene un archivo ejecutable ClickHouse.clickhouse-serverEl paquete contiene archivos de configuración para ejecutar ClickHouse como servidor.
Los archivos de configuración del servidor se encuentran en /etc/clickhouse-server/. Antes de ir más lejos, tenga en cuenta el <path> elemento en config.xml. La ruta determina la ubicación para el almacenamiento de datos, por lo que debe ubicarse en un volumen con gran capacidad de disco, el valor predeterminado es /var/lib/clickhouse/. Si desea ajustar la configuración, no es útil editar directamente config.xml archivo, teniendo en cuenta que podría ser reescrito en futuras actualizaciones de paquetes. La forma recomendada de anular los elementos de configuración es crear archivos en config.directorio d que sirven como “patches” de configuración.XML.
Como habrás notado, clickhouse-server no se inicia automáticamente después de la instalación del paquete. Tampoco se reiniciará automáticamente después de las actualizaciones. La forma en que inicia el servidor depende de su sistema de inicio, generalmente, es:
sudo service clickhouse-server start
o
sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
La ubicación predeterminada para los registros del servidor es /var/log/clickhouse-server/. El servidor estará listo para manejar las conexiones de cliente una vez Ready for connections se registró el mensaje.
Una vez que el clickhouse-server está en funcionamiento, podemos usar clickhouse-client para conectarse al servidor y ejecutar algunas consultas de prueba como SELECT "Hello, world!";.
Consejos rápidos para clickhouse-cliente
Modo interactivo:clickhouse-client
clickhouse-client --host=... --port=... --user=... --password=...
Habilitar consultas multilínea:
clickhouse-client -m
clickhouse-client --multiline
Ejecutar consultas en modo por lotes:
clickhouse-client --query='SELECT 1'
echo 'SELECT 1' | clickhouse-client
clickhouse-client <<< 'SELECT 1'
Insertar datos de un archivo en el formato especificado:
clickhouse-client --query='INSERT INTO table VALUES' < data.txt
clickhouse-client --query='INSERT INTO table FORMAT TabSeparated' < data.tsv
Importar conjunto de datos de muestra
Ahora es el momento de llenar nuestro servidor ClickHouse con algunos datos de muestra. En este tutorial, usaremos datos anónimos de Yandex.Metrica, el primer servicio que ejecuta ClickHouse en forma de producción antes de que se convirtiera en código abierto (más sobre eso en sección de historia). Hay múltiples formas de importar Yandex.Conjunto de datos de Metrica y por el bien del tutorial, iremos con el más realista.
Descargar y extraer datos de tabla
curl https://clickhouse-datasets.s3.yandex.net/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
curl https://clickhouse-datasets.s3.yandex.net/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > visits_v1.tsv
Los archivos extraídos tienen un tamaño de aproximadamente 10 GB.
Crear tablas
Las tablas se agrupan lógicamente en “databases”. Hay un default base de datos, pero crearemos una nueva llamada tutorial:
clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tutorial"
La sintaxis para crear tablas es mucho más complicada en comparación con las bases de datos (ver referencia. En general CREATE TABLE declaración tiene que especificar tres cosas clave:
- Nombre de la tabla que se va a crear.
- Table schema, i.e. list of columns and their tipos de datos.
- Motor de tabla y su configuración, que determina todos los detalles sobre cómo se ejecutarán físicamente las consultas a esta tabla.
El Yandex.Metrica es un servicio de análisis web y el conjunto de datos de muestra no cubre toda su funcionalidad, por lo que solo hay dos tablas para crear:
hitses una tabla con cada acción realizada por todos los usuarios en todos los sitios web cubiertos por el servicio.visitses una tabla que contiene sesiones precompiladas en lugar de acciones individuales.
Veamos y ejecutemos las consultas de tabla de creación real para estas tablas:
CREATE TABLE tutorial.hits_v1
(
`WatchID` UInt64,
`JavaEnable` UInt8,
`Title` String,
`GoodEvent` Int16,
`EventTime` DateTime,
`EventDate` Date,
`CounterID` UInt32,
`ClientIP` UInt32,
`ClientIP6` FixedString(16),
`RegionID` UInt32,
`UserID` UInt64,
`CounterClass` Int8,
`OS` UInt8,
`UserAgent` UInt8,
`URL` String,
`Referer` String,
`URLDomain` String,
`RefererDomain` String,
`Refresh` UInt8,
`IsRobot` UInt8,
`RefererCategories` Array(UInt16),
`URLCategories` Array(UInt16),
`URLRegions` Array(UInt32),
`RefererRegions` Array(UInt32),
`ResolutionWidth` UInt16,
`ResolutionHeight` UInt16,
`ResolutionDepth` UInt8,
`FlashMajor` UInt8,
`FlashMinor` UInt8,
`FlashMinor2` String,
`NetMajor` UInt8,
`NetMinor` UInt8,
`UserAgentMajor` UInt16,
`UserAgentMinor` FixedString(2),
`CookieEnable` UInt8,
`JavascriptEnable` UInt8,
`IsMobile` UInt8,
`MobilePhone` UInt8,
`MobilePhoneModel` String,
`Params` String,
`IPNetworkID` UInt32,
`TraficSourceID` Int8,
`SearchEngineID` UInt16,
`SearchPhrase` String,
`AdvEngineID` UInt8,
`IsArtifical` UInt8,
`WindowClientWidth` UInt16,
`WindowClientHeight` UInt16,
`ClientTimeZone` Int16,
`ClientEventTime` DateTime,
`SilverlightVersion1` UInt8,
`SilverlightVersion2` UInt8,
`SilverlightVersion3` UInt32,
`SilverlightVersion4` UInt16,
`PageCharset` String,
`CodeVersion` UInt32,
`IsLink` UInt8,
`IsDownload` UInt8,
`IsNotBounce` UInt8,
`FUniqID` UInt64,
`HID` UInt32,
`IsOldCounter` UInt8,
`IsEvent` UInt8,
`IsParameter` UInt8,
`DontCountHits` UInt8,
`WithHash` UInt8,
`HitColor` FixedString(1),
`UTCEventTime` DateTime,
`Age` UInt8,
`Sex` UInt8,
`Income` UInt8,
`Interests` UInt16,
`Robotness` UInt8,
`GeneralInterests` Array(UInt16),
`RemoteIP` UInt32,
`RemoteIP6` FixedString(16),
`WindowName` Int32,
`OpenerName` Int32,
`HistoryLength` Int16,
`BrowserLanguage` FixedString(2),
`BrowserCountry` FixedString(2),
`SocialNetwork` String,
`SocialAction` String,
`HTTPError` UInt16,
`SendTiming` Int32,
`DNSTiming` Int32,
`ConnectTiming` Int32,
`ResponseStartTiming` Int32,
`ResponseEndTiming` Int32,
`FetchTiming` Int32,
`RedirectTiming` Int32,
`DOMInteractiveTiming` Int32,
`DOMContentLoadedTiming` Int32,
`DOMCompleteTiming` Int32,
`LoadEventStartTiming` Int32,
`LoadEventEndTiming` Int32,
`NSToDOMContentLoadedTiming` Int32,
`FirstPaintTiming` Int32,
`RedirectCount` Int8,
`SocialSourceNetworkID` UInt8,
`SocialSourcePage` String,
`ParamPrice` Int64,
`ParamOrderID` String,
`ParamCurrency` FixedString(3),
`ParamCurrencyID` UInt16,
`GoalsReached` Array(UInt32),
`OpenstatServiceName` String,
`OpenstatCampaignID` String,
`OpenstatAdID` String,
`OpenstatSourceID` String,
`UTMSource` String,
`UTMMedium` String,
`UTMCampaign` String,
`UTMContent` String,
`UTMTerm` String,
`FromTag` String,
`HasGCLID` UInt8,
`RefererHash` UInt64,
`URLHash` UInt64,
`CLID` UInt32,
`YCLID` UInt64,
`ShareService` String,
`ShareURL` String,
`ShareTitle` String,
`ParsedParams` Nested(
Key1 String,
Key2 String,
Key3 String,
Key4 String,
Key5 String,
ValueDouble Float64),
`IslandID` FixedString(16),
`RequestNum` UInt32,
`RequestTry` UInt8
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)
SETTINGS index_granularity = 8192
CREATE TABLE tutorial.visits_v1
(
`CounterID` UInt32,
`StartDate` Date,
`Sign` Int8,
`IsNew` UInt8,
`VisitID` UInt64,
`UserID` UInt64,
`StartTime` DateTime,
`Duration` UInt32,
`UTCStartTime` DateTime,
`PageViews` Int32,
`Hits` Int32,
`IsBounce` UInt8,
`Referer` String,
`StartURL` String,
`RefererDomain` String,
`StartURLDomain` String,
`EndURL` String,
`LinkURL` String,
`IsDownload` UInt8,
`TraficSourceID` Int8,
`SearchEngineID` UInt16,
`SearchPhrase` String,
`AdvEngineID` UInt8,
`PlaceID` Int32,
`RefererCategories` Array(UInt16),
`URLCategories` Array(UInt16),
`URLRegions` Array(UInt32),
`RefererRegions` Array(UInt32),
`IsYandex` UInt8,
`GoalReachesDepth` Int32,
`GoalReachesURL` Int32,
`GoalReachesAny` Int32,
`SocialSourceNetworkID` UInt8,
`SocialSourcePage` String,
`MobilePhoneModel` String,
`ClientEventTime` DateTime,
`RegionID` UInt32,
`ClientIP` UInt32,
`ClientIP6` FixedString(16),
`RemoteIP` UInt32,
`RemoteIP6` FixedString(16),
`IPNetworkID` UInt32,
`SilverlightVersion3` UInt32,
`CodeVersion` UInt32,
`ResolutionWidth` UInt16,
`ResolutionHeight` UInt16,
`UserAgentMajor` UInt16,
`UserAgentMinor` UInt16,
`WindowClientWidth` UInt16,
`WindowClientHeight` UInt16,
`SilverlightVersion2` UInt8,
`SilverlightVersion4` UInt16,
`FlashVersion3` UInt16,
`FlashVersion4` UInt16,
`ClientTimeZone` Int16,
`OS` UInt8,
`UserAgent` UInt8,
`ResolutionDepth` UInt8,
`FlashMajor` UInt8,
`FlashMinor` UInt8,
`NetMajor` UInt8,
`NetMinor` UInt8,
`MobilePhone` UInt8,
`SilverlightVersion1` UInt8,
`Age` UInt8,
`Sex` UInt8,
`Income` UInt8,
`JavaEnable` UInt8,
`CookieEnable` UInt8,
`JavascriptEnable` UInt8,
`IsMobile` UInt8,
`BrowserLanguage` UInt16,
`BrowserCountry` UInt16,
`Interests` UInt16,
`Robotness` UInt8,
`GeneralInterests` Array(UInt16),
`Params` Array(String),
`Goals` Nested(
ID UInt32,
Serial UInt32,
EventTime DateTime,
Price Int64,
OrderID String,
CurrencyID UInt32),
`WatchIDs` Array(UInt64),
`ParamSumPrice` Int64,
`ParamCurrency` FixedString(3),
`ParamCurrencyID` UInt16,
`ClickLogID` UInt64,
`ClickEventID` Int32,
`ClickGoodEvent` Int32,
`ClickEventTime` DateTime,
`ClickPriorityID` Int32,
`ClickPhraseID` Int32,
`ClickPageID` Int32,
`ClickPlaceID` Int32,
`ClickTypeID` Int32,
`ClickResourceID` Int32,
`ClickCost` UInt32,
`ClickClientIP` UInt32,
`ClickDomainID` UInt32,
`ClickURL` String,
`ClickAttempt` UInt8,
`ClickOrderID` UInt32,
`ClickBannerID` UInt32,
`ClickMarketCategoryID` UInt32,
`ClickMarketPP` UInt32,
`ClickMarketCategoryName` String,
`ClickMarketPPName` String,
`ClickAWAPSCampaignName` String,
`ClickPageName` String,
`ClickTargetType` UInt16,
`ClickTargetPhraseID` UInt64,
`ClickContextType` UInt8,
`ClickSelectType` Int8,
`ClickOptions` String,
`ClickGroupBannerID` Int32,
`OpenstatServiceName` String,
`OpenstatCampaignID` String,
`OpenstatAdID` String,
`OpenstatSourceID` String,
`UTMSource` String,
`UTMMedium` String,
`UTMCampaign` String,
`UTMContent` String,
`UTMTerm` String,
`FromTag` String,
`HasGCLID` UInt8,
`FirstVisit` DateTime,
`PredLastVisit` Date,
`LastVisit` Date,
`TotalVisits` UInt32,
`TraficSource` Nested(
ID Int8,
SearchEngineID UInt16,
AdvEngineID UInt8,
PlaceID UInt16,
SocialSourceNetworkID UInt8,
Domain String,
SearchPhrase String,
SocialSourcePage String),
`Attendance` FixedString(16),
`CLID` UInt32,
`YCLID` UInt64,
`NormalizedRefererHash` UInt64,
`SearchPhraseHash` UInt64,
`RefererDomainHash` UInt64,
`NormalizedStartURLHash` UInt64,
`StartURLDomainHash` UInt64,
`NormalizedEndURLHash` UInt64,
`TopLevelDomain` UInt64,
`URLScheme` UInt64,
`OpenstatServiceNameHash` UInt64,
`OpenstatCampaignIDHash` UInt64,
`OpenstatAdIDHash` UInt64,
`OpenstatSourceIDHash` UInt64,
`UTMSourceHash` UInt64,
`UTMMediumHash` UInt64,
`UTMCampaignHash` UInt64,
`UTMContentHash` UInt64,
`UTMTermHash` UInt64,
`FromHash` UInt64,
`WebVisorEnabled` UInt8,
`WebVisorActivity` UInt32,
`ParsedParams` Nested(
Key1 String,
Key2 String,
Key3 String,
Key4 String,
Key5 String,
ValueDouble Float64),
`Market` Nested(
Type UInt8,
GoalID UInt32,
OrderID String,
OrderPrice Int64,
PP UInt32,
DirectPlaceID UInt32,
DirectOrderID UInt32,
DirectBannerID UInt32,
GoodID String,
GoodName String,
GoodQuantity Int32,
GoodPrice Int64),
`IslandID` FixedString(16)
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
PARTITION BY toYYYYMM(StartDate)
ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID)
SAMPLE BY intHash32(UserID)
SETTINGS index_granularity = 8192
Puede ejecutar esas consultas utilizando el modo interactivo de clickhouse-client (simplemente ejecútelo en un terminal sin especificar una consulta por adelantado) o pruebe algunos interfaz alternativa Si quieres.
Como podemos ver, hits_v1 utiliza el motor básico MergeTree, mientras que el visits_v1 utiliza el Derrumbar variante.
Importar datos
La importación de datos a ClickHouse se realiza a través de INSERTAR EN consulta como en muchas otras bases de datos SQL. Sin embargo, los datos generalmente se proporcionan en uno de los Formatos soportados en lugar de VALUES cláusula (que también es compatible).
Los archivos que descargamos anteriormente están en formato separado por tabuladores, así que aquí le mostramos cómo importarlos a través del cliente de la consola:
clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv
clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < visits_v1.tsv
ClickHouse tiene un montón de ajustes para sintonizar y una forma de especificarlos en el cliente de la consola es a través de argumentos, como podemos ver con --max_insert_block_size. La forma más fácil de averiguar qué configuraciones están disponibles, qué significan y cuáles son los valores predeterminados es consultar el system.settings tabla:
SELECT name, value, changed, description
FROM system.settings
WHERE name LIKE '%max_insert_b%'
FORMAT TSV
max_insert_block_size 1048576 0 "The maximum block size for insertion, if we control the creation of blocks for insertion."
Opcionalmente se puede OPTIMIZAR las tablas después de la importación. Las tablas que están configuradas con el motor de la familia MergeTree siempre fusionan partes de datos en segundo plano para optimizar el almacenamiento de datos (o al menos verificar si tiene sentido). Estas consultas solo obligarán al motor de tablas a realizar la optimización del almacenamiento en este momento en lugar de algún tiempo después:
clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.hits_v1 FINAL"
clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.visits_v1 FINAL"
Esta es una operación intensiva de E / S y CPU, por lo que si la tabla recibe constantemente datos nuevos, es mejor dejarlo solo y dejar que las fusiones se ejecuten en segundo plano.
Ahora podemos comprobar que las tablas se han importado correctamente:
clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.hits_v1"
clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.visits_v1"
Consultas de ejemplo
SELECT
StartURL AS URL,
AVG(Duration) AS AvgDuration
FROM tutorial.visits_v1
WHERE StartDate BETWEEN '2014-03-23' AND '2014-03-30'
GROUP BY URL
ORDER BY AvgDuration DESC
LIMIT 10
SELECT
sum(Sign) AS visits,
sumIf(Sign, has(Goals.ID, 1105530)) AS goal_visits,
(100. * goal_visits) / visits AS goal_percent
FROM tutorial.visits_v1
WHERE (CounterID = 912887) AND (toYYYYMM(StartDate) = 201403) AND (domain(StartURL) = 'yandex.ru')
Implementación de clúster
El clúster ClickHouse es un clúster homogéneo. Pasos para configurar:
- Instale el servidor ClickHouse en todas las máquinas del clúster
- Configurar configuraciones de clúster en archivos de configuración
- Crear tablas locales en cada instancia
- Crear un Tabla distribuida
Tabla distribuida es en realidad una especie de “view” a las tablas locales del clúster ClickHouse. La consulta SELECT de una tabla distribuida se ejecutará utilizando recursos de todos los fragmentos del clúster. Puede especificar configuraciones para varios clústeres y crear varias tablas distribuidas que proporcionen vistas a diferentes clústeres.
Ejemplo de configuración para un clúster con tres fragmentos, una réplica cada uno:
<remote_servers>
<perftest_3shards_1replicas>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</perftest_3shards_1replicas>
</remote_servers>
Para más demostraciones, creemos una nueva tabla local con la misma CREATE TABLE consulta que utilizamos para hits_v1, pero nombre de tabla diferente:
CREATE TABLE tutorial.hits_local (...) ENGINE = MergeTree() ...
Creación de una tabla distribuida que proporcione una vista en las tablas locales del clúster:
CREATE TABLE tutorial.hits_all AS tutorial.hits_local
ENGINE = Distributed(perftest_3shards_1replicas, tutorial, hits_local, rand());
Una práctica común es crear tablas distribuidas similares en todas las máquinas del clúster. Esto permitiría ejecutar consultas distribuidas en cualquier máquina del clúster. También hay una opción alternativa para crear una tabla distribuida temporal para una consulta SELECT determinada usando remoto función de la tabla.
Vamos a correr INSERTAR SELECCIONAR en la tabla Distributed para extender la tabla a varios servidores.
INSERT INTO tutorial.hits_all SELECT * FROM tutorial.hits_v1;
!!! warning "Aviso" Este enfoque no es adecuado para la fragmentación de tablas grandes. Hay una herramienta separada Método de codificación de datos: que puede volver a fragmentar tablas grandes arbitrarias.
Como era de esperar, las consultas computacionalmente pesadas se ejecutan N veces más rápido y se lanzan en 3 servidores en lugar de uno.
En este caso, hemos utilizado un clúster con 3 fragmentos, cada uno contiene una única réplica.
Para proporcionar resiliencia en un entorno de producción, recomendamos que cada fragmento contenga 2-3 réplicas distribuidas entre varios centros de datos. Tenga en cuenta que ClickHouse admite un número ilimitado de réplicas.
Ejemplo de configuración para un clúster de un fragmento que contiene tres réplicas:
<remote_servers>
...
<perftest_1shards_3replicas>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</perftest_1shards_3replicas>
</remote_servers>
Para habilitar la replicación nativa ZooKeeper se requiere. ClickHouse se encargará de la coherencia de los datos en todas las réplicas y ejecutará el procedimiento de restauración después de la falla automática. Se recomienda implementar el clúster ZooKeeper en servidores separados.
ZooKeeper no es un requisito estricto: en algunos casos simples, puede duplicar los datos escribiéndolos en todas las réplicas de su código de aplicación. Este enfoque es ni recomendado, en este caso, ClickHouse no podrá garantizar la coherencia de los datos en todas las réplicas. Esto sigue siendo responsabilidad de su aplicación.
Las ubicaciones de ZooKeeper deben especificarse en el archivo de configuración:
<zookeeper>
<node>
<host>zoo01.yandex.ru</host>
<port>2181</port>
</node>
<node>
<host>zoo02.yandex.ru</host>
<port>2181</port>
</node>
<node>
<host>zoo03.yandex.ru</host>
<port>2181</port>
</node>
</zookeeper>
Además, necesitamos establecer macros para identificar cada fragmento y réplica, se usará en la creación de la tabla:
<macros>
<shard>01</shard>
<replica>01</replica>
</macros>
Si no hay réplicas en este momento en la creación de la tabla replicada, se creará una nueva primera réplica. Si ya hay réplicas activas, la nueva réplica clonará los datos de las existentes. Tiene la opción de crear primero todas las tablas replicadas e insertar datos en ella. Otra opción es crear algunas réplicas y agregar las otras después o durante la inserción de datos.
CREATE TABLE tutorial.hits_replica (...)
ENGINE = ReplcatedMergeTree(
'/clickhouse_perftest/tables/{shard}/hits',
'{replica}'
)
...
Aquí usamos ReplicatedMergeTree motor de mesa. En los parámetros, especificamos la ruta ZooKeeper que contiene identificadores de fragmentos y réplicas.
INSERT INTO tutorial.hits_replica SELECT * FROM tutorial.hits_local;
La replicación funciona en modo multi-master. Los datos se pueden cargar en cualquier réplica y se sincronizarán con otras instancias automáticamente. La replicación es asíncrona, por lo que en un momento dado, no todas las réplicas pueden contener datos insertados recientemente. Para permitir la inserción de datos, al menos una réplica debe estar activa. Otros sincronizarán los datos y repararán la coherencia una vez que vuelvan a activarse. Tenga en cuenta que tal enfoque permite la baja posibilidad de una pérdida de datos que acaba de agregar.