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# [experimental] Replicated {#replicated}
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该引擎基于[Atomic](../../engines/database-engines/atomic.md)引擎。它支持通过将DDL日志写入ZooKeeper并在给定数据库的所有副本上执行的元数据复制。
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一个ClickHouse服务器可以同时运行和更新多个复制的数据库。但是同一个复制的数据库不能有多个副本。
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## 创建数据库 {#creating-a-database}
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``` sql
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CREATE DATABASE testdb ENGINE = Replicated('zoo_path', 'shard_name', 'replica_name') [SETTINGS ...]
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```
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**引擎参数**
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- `zoo_path` — ZooKeeper地址，同一个ZooKeeper路径对应同一个数据库。
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- `shard_name` — 分片的名字。数据库副本按`shard_name`分组到分片中。
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- `replica_name` — 副本的名字。同一分片的所有副本的副本名称必须不同。
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!!! note "警告"
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对于[ReplicatedMergeTree](../table-engines/mergetree-family/replication.md#table_engines-replication)表，如果没有提供参数，则使用默认参数:`/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}`和`{replica}`。这些可以在服务器设置[default_replica_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#default_replica_path)和[default_replica_name](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#default_replica_name)中更改。宏`{uuid}`被展开到表的uuid， `{shard}`和`{replica}`被展开到服务器配置的值，而不是数据库引擎参数。但是在将来，可以使用Replicated数据库的`shard_name`和`replica_name`。
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## 使用方式 {#specifics-and-recommendations}
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使用`Replicated`数据库的DDL查询的工作方式类似于[ON CLUSTER](../../sql-reference/distributed-ddl.md)查询，但有细微差异。
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首先，DDL请求尝试在启动器(最初从用户接收请求的主机)上执行。如果请求没有完成，那么用户立即收到一个错误，其他主机不会尝试完成它。如果在启动器上成功地完成了请求，那么所有其他主机将自动重试，直到完成请求。启动器将尝试在其他主机上等待查询完成(不超过[distributed_ddl_task_timeout](../../operations/settings/settings.md#distributed_ddl_task_timeout))，并返回一个包含每个主机上查询执行状态的表。
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错误情况下的行为是由[distributed_ddl_output_mode](../../operations/settings/settings.md#distributed_ddl_output_mode)设置调节的，对于`Replicated`数据库，最好将其设置为`null_status_on_timeout` - 例如，如果一些主机没有时间执行[distributed_ddl_task_timeout](../../operations/settings/settings.md#distributed_ddl_task_timeout)的请求，那么不要抛出异常，但在表中显示它们的`NULL`状态。
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[system.clusters](../../operations/system-tables/clusters.md)系统表包含一个名为复制数据库的集群，它包含数据库的所有副本。当创建/删除副本时，这个集群会自动更新，它可以用于[Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed)表。
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当创建数据库的新副本时，该副本会自己创建表。如果副本已经不可用很长一段时间，并且已经滞后于复制日志-它用ZooKeeper中的当前元数据检查它的本地元数据，将带有数据的额外表移动到一个单独的非复制数据库(以免意外地删除任何多余的东西)，创建缺失的表，如果表名已经被重命名，则更新表名。数据在`ReplicatedMergeTree`级别被复制，也就是说，如果表没有被复制，数据将不会被复制(数据库只负责元数据)。
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## 使用示例 {#usage-example}
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创建三台主机的集群:
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``` sql
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node1 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','shard1','replica1');
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node2 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','shard1','other_replica');
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node3 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','other_shard','{replica}');
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```
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运行DDL:
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``` sql
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CREATE TABLE r.rmt (n UInt64) ENGINE=ReplicatedMergeTree ORDER BY n;
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```
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``` text
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┌─────hosts────────────┬──status─┬─error─┬─num_hosts_remaining─┬─num_hosts_active─┐
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│ shard1|replica1 │ 0 │ │ 2 │ 0 │
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│ shard1|other_replica │ 0 │ │ 1 │ 0 │
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│ other_shard|r1 │ 0 │ │ 0 │ 0 │
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└──────────────────────┴─────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘
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```
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显示系统表:
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``` sql
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SELECT cluster, shard_num, replica_num, host_name, host_address, port, is_local
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FROM system.clusters WHERE cluster='r';
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```
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``` text
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┌─cluster─┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─┬─host_address─┬─port─┬─is_local─┐
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│ r │ 1 │ 1 │ node3 │ 127.0.0.1 │ 9002 │ 0 │
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│ r │ 2 │ 1 │ node2 │ 127.0.0.1 │ 9001 │ 0 │
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│ r │ 2 │ 2 │ node1 │ 127.0.0.1 │ 9000 │ 1 │
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└─────────┴───────────┴─────────────┴───────────┴──────────────┴──────┴──────────┘
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```
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创建分布式表并插入数据:
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``` sql
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node2 :) CREATE TABLE r.d (n UInt64) ENGINE=Distributed('r','r','rmt', n % 2);
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node3 :) INSERT INTO r SELECT * FROM numbers(10);
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node1 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY host;
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```
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``` text
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┌─hosts─┬─groupArray(n)─┐
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│ node1 │ [1,3,5,7,9] │
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│ node2 │ [0,2,4,6,8] │
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└───────┴───────────────┘
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```
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向一台主机添加副本:
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``` sql
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node4 :) CREATE DATABASE r ENGINE=Replicated('some/path/r','other_shard','r2');
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```
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集群配置如下所示:
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``` text
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┌─cluster─┬─shard_num─┬─replica_num─┬─host_name─┬─host_address─┬─port─┬─is_local─┐
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│ r │ 1 │ 1 │ node3 │ 127.0.0.1 │ 9002 │ 0 │
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│ r │ 1 │ 2 │ node4 │ 127.0.0.1 │ 9003 │ 0 │
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│ r │ 2 │ 1 │ node2 │ 127.0.0.1 │ 9001 │ 0 │
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│ r │ 2 │ 2 │ node1 │ 127.0.0.1 │ 9000 │ 1 │
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└─────────┴───────────┴─────────────┴───────────┴──────────────┴──────┴──────────┘
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```
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分布式表也将从新主机获取数据:
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```sql
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node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY host;
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```
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```text
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┌─hosts─┬─groupArray(n)─┐
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│ node2 │ [1,3,5,7,9] │
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│ node4 │ [0,2,4,6,8] │
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└───────┴───────────────┘
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```
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