ClickHouse-尚硅谷（9. 高级-建表优化）学习笔记

Posted 2022-11-25 yuan_404

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文章目录

• 1 数据类型
• • 1.1 时间字段的类型
  • 1.2 空值存储类型
• 2 分区和索引
• 3 表参数
• 4 写入和删除优化
• 5 常见配置
• • 5.1 CPU 资源
  • 5.2 内存资源
  • 5.3 存储

1 数据类型

1.1 时间字段的类型

  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。

create table t_type2(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) ,
create_time Int32 
) engine =ReplacingMergeTree(create_time)
partition by toYYYYMMDD(toDate(create_time)) –-需要转换一次，否则报错
primary key (id)
order by (id, sku_id);

1.2 空值存储类型

  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）。

CREATE TABLE t_null(x Int8, y Nullable(Int8)) ENGINE TinyLog;
INSERT INTO t_null VALUES (1, NULL), (2, 3);
SELECT x + y FROM t_null;

  查看存储的文件：（没有权限就用 root 用户）

官网说明：https://clickhouse.com/docs/zh/sql-reference/data-types/nullable/

2 分区和索引

  分区粒度根据业务特点决定，不宜过粗或过细。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,且查询越频繁的字段越要靠前；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。
  比如官方案例的 hits_v1 表：

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

  visits_v1 表：

……
PARTITION BY toYYYYMM(StartDate)
ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID)
……

3 表参数

  Index_granularity 是用来控制索引粒度的，默认是 8192，如非必须不建议调整。
  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。（参考基础文档 4.4.5 数据 TTL）

4 写入和删除优化

  （1）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
  （2）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）
  写入过快报错，报错信息：

1. Code: 252, e.displayText() = DB::Exception: Too many parts(304). Merges are processing significantly slower than inserts
2. Code: 241, e.displayText() = DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded:would use 9.37 GiB (attempt to allocate chunk of 301989888 bytes), maximum: 9.31 GiB

处理方式：
Too many parts 处理 ：使用 WAL 预写日志，提高写入性能。
  in_memory_parts_enable_wal 默认为 true
  在服务器内存充裕的情况下增加内存配额，一般通过 max_memory_usage 来实现
  在服务器内存不充裕的情况下，建议将超出部分内容分配到系统硬盘上，但会降低执行速度，一般通过 max_bytes_before_external_group_by、max_bytes_before_external_sort 参数来实现。

5 常见配置

配置项主要在 config.xml 或 users.xml 中， 基本上都在 users.xml 里

• config.xml 的配置项
  https://clickhouse.com/docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings/
• users.xml 的配置项
  https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings/

5.1 CPU 资源

配置	描述
background_pool_size	后台线程池的大小，merge 线程就是在该线程池中执行，该线程池不仅仅是给 merge 线程用的，默认值 16，允许的前提下建议改成 cpu 个数的 2 倍（线程数）。
background_schedule_pool_size	执行后台任务（复制表、Kafka 流、DNS 缓存更新）的线程数。默认 128，建议改成 cpu 个数的 2 倍（线程数）。
background_distributed_schedule_pool_size	设置为分布式发送执行后台任务的线程数，默认 16，建议改成 cpu个数的 2 倍（线程数）。
max_concurrent_queries	最大并发处理的请求数(包含 select,insert 等)，默认值 100，推荐 150(不够再加)~300。
max_threads	设置单个查询所能使用的最大 cpu 个数，默认是 cpu 核数

5.2 内存资源

配置	描述
max_memory_usage	此参数在 users.xml 中,表示单次 Query 占用内存最大值，该值可以设置的比较大，这样可以提升集群查询的上限。保留一点给 OS，比如 128G 内存的机器，设置为 100GB。
max_bytes_before_external_group_by	一般按照 max_memory_usage 的一半设置内存，当 group 使用内存超过阈值后会刷新到磁盘进行。因为 clickhouse 聚合分两个阶段：查询并及建立中间数据、合并中间数据，结合上一项，建议 50GB。
max_bytes_before_external_sort	当 order by 已使用 max_bytes_before_external_sort 内存就进行溢写磁盘(基于磁盘排序)，如果不设置该值，那么当内存不够时直接抛错，设置了该值 order by 可以正常完成，但是速度相对存内存来说肯定要慢点(实测慢的非常多，无法接受)。
max_table_size_to_drop	此参数在 config.xml 中，应用于需要删除表或分区的情况，默认是50GB，意思是如果删除 50GB 以上的分区表会失败。建议修改为 0，这样不管多大的分区表都可以删除。

5.3 存储

  ClickHouse 不支持设置多数据目录，为了提升数据 io 性能，可以挂载虚拟券组，一个券组绑定多块物理磁盘提升读写性能，多数据查询场景 SSD 会比普通机械硬盘快 2-3 倍。