ClickHouse 提供了 Delete 和 Update 的能力，这类操作被称为 Mutation 查询，它可以看做 Alter 的一种。
虽然可以实现修改和删除，但是和一般的 OLTP 数据库不一样，Mutation 语句是一种很“重”的操作，而且不支持事务。
“重”的原因主要是每次修改或者删除都会导致放弃目标数据的原有分区，重建新分区。所以尽量做批量的变更，不要进行频繁小数据的操作。
1）删除操作
alter table t_order_smt delete where sku_id ='sku_001';
2）修改操作
alter table t_order_smt update total_amount = toDecimal32(2000.00,2) where id =102;
Mutation 语句分两步执行，同步执行的部分其实只是进行新增数据，新增分区并把旧分区打上逻辑上的失效标记。直到触发分区合并的时候，才会删除旧数据释放磁盘空间，一般不会开放这样的功能给用户，由管理员完成。
实现高性能update或delete的思路：
create table A ( a xxx, b xxx, c xxx, _sign UInt8, _version UInt32 )
==> 更新 ：
插入一条新的数据， _version + 1
=》 查询的时候加上一个过滤条件， where version最大
==> 删除：
_sign, 0表示未删除，1表示已删除， 同时 version + 1
=》 查询的时候加上一个过滤条件， where _sign=0 and version最大
==> 时间久了，数据膨胀了
==》 类似合并机制，怎么把过期数据清除掉
3）查询操作
➢ 支持子查询
➢ 支持 CTE(Common Table Expression 公用表表达式 with 子句)
➢ 支持各种 JOIN，但是 JOIN 操作无法使用缓存，所以即使是两次相同的 JOIN 语句，
ClickHouse 也会视为两条新 SQL
➢ 窗口函数(官方正在测试中...不确定再更新)
➢ 不支持自定义函数
➢ GROUP BY 操作增加了 with rollup\with cube\with total 用来计算小计和总计。
with rollup(上卷)：从右至左去掉维度进行小计
with cube（多维分析） : 从右至左去掉维度进行小计，再从左至右去掉维度进行小计
维度是a,b
rollup：上卷
group by
group by a
group by a,b
cube：多维分析
group by a,b
group by a
group by b
group by
total：总计
group by a,b
group by
相当于：
select xxxx from xxx group by a,b
union all
select xxxx from xxx group by a
union all
select xxxx from xxx group by b
union all
select xxxx from xxx
5）alter 操作
1）新增字段
alter table tableName add column newcolname String after col1;
2）修改字段类型
alter table tableName modify column newcolname String;
3）删除字段
alter table tableName drop column newcolname;
导出数据
clickhouse-client --query "select * from t_order_mt where
create_time='2020-06-01 12:00:00'" --format CSVWithNames>
/opt/module/data/rs1.csv
