clickhouse 21.x生产实践优化

clickhouse

1 时间字段类型

• 建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全String 类型在以Hive(hbase)为中心的数仓建设中常见，但 ClickHouse 环境不应受此影响。虽然 ClickHouse 底层将DateTime 存储为时间戳Long类型，但不建议存储Long 类型，因为DateTime 不需要经过函数转换处理，执行效率高、可读性好。

2 Nullable类型

• 官方已经指出Nullable 类型几乎总是会拖累性能，因为存储Nullable 列时需要创建一个额外的文件来存储 NULL 的标记，并且 Nullable 列无法被索引。因此除非极特殊情况，应直接使用字段默认值表示空，或者自行指定一个在业务中无意义的值（例如用-1 表示没有商品ID）

3 分区与索引

• 一般选择按天分区，也可以指定为 Tuple()，以单表一亿数据为例，分区大小控制在 10-30 个为最佳。

• 必须指定索引列，ClickHouse 中的索引列即排序列，通过 order by 指定，一般在查询条件中经常被用来充当筛选条件的属性被纳入进来；可以是单一维度，也可以是组合维度的索引；通常需要满足高级列在前、查询频率大的在前原则；还有基数特别大的不适合做索引列，如用户表的 userid 字段；通常筛选后的数据满足在百万以内为最佳。

4 数据TTL

• 如果表中不是必须保留全量历史数据，建议指定 TTL（生存时间值），可以免去手动过期历史数据的麻烦，TTL 也可以通过 alter table 语句随时修改。

5 写入与删除优化

• 尽量不要执行单条或小批量删除和插入操作，这样会产生小分区文件，给后台Merge 任务带来巨大压力

• 不要一次写入太多分区，或数据写入太快，数据写入太快会导致 Merge 速度跟不上而报错，一般建议每秒钟发起 2-3 次写入操作，每次操作写入 2w~5w 条数据（依服务器性能而定）

• Too many parts错误：in_memory_parts_enable_wal 默认为 true（开启wal预写日志）

• Memory limit错误：增加内存设置max_memory_usage ，或者内存不充裕建议将超出部分内容分配到系统硬盘上max_bytes_before_external_group_by、max_bytes_before_external_sort

6 谓词下推：(各个版本性能损失有差异)

• 当 group by 有 having 子句，但是没有 with cube、with rollup 或者 with totals 修饰的时候，having 过滤会下推到 where 提前过滤。例如下面的查询，HAVING name 变成了 WHERE name，在 group by 之前过滤

7 Prewhere替代where

• 当查询列明显多于筛选列时使用 Prewhere 可十倍提升查询性能，Prewhere 会自动优化执行过滤阶段的数据读取方式，降低 io 操作
• 默认：Prewhere自动打开，但是某些场景即使开启优化，也不会自动转换成 prewhere，需要手动指定 prewhere：
  1）使用常量表达式
  2）使用默认值为 alias 类型的字段
  3）包含了 arrayJOIN，globalIn，globalNotIn 或者 indexHint 的查询
  4）select 查询的列字段和 where 的谓词相同
  5）使用了主键字段

8 类关系型数据库要求

• 千万以上数据集进行 order by 查询时需要搭配 where 条件和 limit 语句一起使用（mysql、oracle也有同样的要求）

9 避免构建虚拟列

• 其实就是mysql、oracle要求使用函数的列不会命中索引

SELECT Income,Age,Income/Age as IncRate FROM datasets.hits_v1;

10 uniqCombined 替代distinct

• 性能可提升10 倍以上，uniqCombined 底层采用类似HyperLogLog 算法实现，能接收2%左右的数据误差，可直接使用这种去重方式提升查询性能。Count(distinct )会使用uniqExact精确去重。不建议在千万级不同数据上执行 distinct 去重查询，改为近似去重uniqCombined

反例：select count(distinct rand()) from hits_v1;

正例：SELECT uniqCombined(rand()) from datasets.hits_v1

11 用IN代替JOIN

• mysql、oracle exist轮训外表，子查询是大表；in用于子查询是小表
• 当多表联查时，查询的数据仅从其中一张表出时，可考虑用 IN 操作而不是 JOIN

12 大小表JOIN（mysql、oracle通用要求）

• 多表 join 时要满足小表在右的原则，右表关联时被加载到内存中与左表进行比较，ClickHouse 中无论是 Left join 、Right join 还是 Inner join 永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表。

13 分布式表使用GLOBAL

• 两张分布式表上的 IN 和 JOIN 之前必须加上 GLOBAL 关键字，右表只会在接收查询请求的那个节点查询一次，并将其分发到其他节点上。如果不加 GLOBAL 关键字的话，每个节点都会单独发起一次对右表的查询，而右表又是分布式表，就导致右表一共会被查询 N²次（N是该分布式表的分片数量），这就是查询放大，会带来很大开销。

14 数据一致性

• 即便对数据一致性支持最好的 Mergetree，也只是保证最终一致性，ReplacingMergeTree去重时机不确定性
  1）在查询语句后增加 FINAL 修饰符，这样在查询的过程中将会执行Merge 的特殊逻辑（例如数据去重，预聚合等）
  2）在 v20.5.2.7-stable 版本及以后，FINAL 查询支持多线程执行，并且可以通过max_final_threads参数控制单个查询的线程数。

explain pipeline select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_final_threads = 2;

(Expression)

ExpressionTransform × 2

(SettingQuotaAndLimits)

(Limit)

Limit 2 → 2

(ReadFromMergeTree)

ExpressionTransform × 2

CollapsingSortedTransform × 2

Copy 1 → 2

AddingSelector

ExpressionTransform

MergeTree 0 → 1

从 CollapsingSortedTransform 这一步开始已经是多线程执行，但是读取 part 部分的动作还是串行

15 物化视图：

1）定义：

• 普通视图不保存数据，保存的仅仅是查询语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询。物化视图则是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。

2）优缺点

• 优点：查询速度快，要是把物化视图这些规则全部写好，它比原数据查询快了很多，总的行数少了，因为都预计算好了。

• 缺点：它的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术，所以要用历史数据做去重、去核这样的分析，在物化视图里面是不太好用的。在某些场景的使用也是有限的。而且如果一张表加了好多物化视图，在写这张表的时候，就会消耗很多机器的资源，比如数据带宽占满、存储一下子增加了很多。

3）物化视图实战

#建表语句

CREATE TABLE hits_test(

EventDate Date,

CounterID UInt32,

UserID UInt64,

URL String,

Income UInt8

)ENGINE = MergeTree()

PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)

ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))

SAMPLE BY intHash32(UserID)

SETTINGS index_granularity = 8192

#导入数据

INSERT INTO hits_test

SELECT EventDate,CounterID,UserID,URL,Income FROM hits_v1 limit 10000;

#创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW hits_mv

ENGINE=SummingMergeTree

PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (EventDate, intHash32(UserID))

AS SELECT UserID,EventDate,count(URL) as ClickCount,sum(Income) AS IncomeSum FROM hits_test

WHERE EventDate >= '2014-03-20' #设置更新点,该时间点之前的数据可以另外通过insert into select …… 的方式进行插入 

GROUP BY UserID,EventDate;

#或者可以用下列语法，表 A 可以是一张 mergetree 表

CREATE MATERIALIZED VIEW 物化视图名 TO 表 A AS SELECT FROM 表 B;

#不建议添加 populate 关键字进行全量更新

#导入增量数据

INSERT INTO hits_test

SELECT EventDate,CounterID,UserID,URL,Income FROM hits_v1 WHERE EventDate >= '2014-03-23' limit 10;

#查询物化视图

SELECT * FROM hits_mv;

#导入历史数据

INSERT INTO hits_mv

SELECT UserID,EventDate,count(URL) as ClickCount, sum(Income) AS IncomeSum FROM hits_test

WHERE EventDate = '2014-03-19' GROUP BY UserID,EventDate