作者：oliverdding，腾讯 CSIG 测试开发工程师

你想要的 ClickHouse 优化，都在这里。

ClickHouse 是 OLAP（Online analytical processing）数据库，以速度见长[1]。ClickHouse 为什么能这么快？有两点原因[2]：

• 架构优越
• 列式存储
• 索引
• 数据压缩
• 向量化执行
• 资源利用
• 关注底层细节

但是，数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式，本文以 MergeTree 引擎家族为例讲解如何对查询优化。

ClickHouse 查询执行过程

⚠️ 本节基于 ClickHouse 22.3 版本分析

clickhouser-server启动后会在 while 循环中等待请求，接收到查询后会调用executeQueryImpl()行数构建 AST、优化并生成执行计划 pipeline，最后在executeImpl()中多线程执行 DAG 获取结果，这篇文章只关心 SQL 执行，省略掉网络交互部分，查询执行流程如下图所示：

SQL 的解析优化和编译原理息息相关，本节将包含大量编译原理和代码细节，属扩展知识。

词法解析和语法解析

ClickHouse 拿到需要执行的 SQL，首先需要将 String 格式的字符串解析为它能理解的数据结构，也就是 AST 和执行计划。构造 AST 部分代码如下所示：

// src/Interpreters/executeQuery.cpp
static std::tuple<ASTPtr, BlockIO> executeQueryImpl()
{
    // 构造Parser
    ParserQuery parser(end, settings.allow_settings_after_format_in_insert);
    // 将SQL转为抽象语法树
    ast = parseQuery(parser, begin, end, "", max_query_size, settings.max_parser_depth);
    // 设置query的上下文，比如SETTINGS
    ...
    if (async_insert)
    {
        ...
    } else {
        // 生成interpreter实例
        interpreter = InterpreterFactory::get(ast, context, SelectQueryOptions(stage).setInternal(internal));
        // interpreter优化AST并返回执行计划
        res = interpreter->execute();
    }
    // 返回抽象语法树和执行计划
    return std::make_tuple(ast, std::move(res));
}

值得一提的是，解析 SQL 生成语法树这是编译原理中词法分析和语法分析部分覆盖的事情。词法分析只是简单拆解数据流为一个个 token，而语法分析分为自顶向下和自底向上两种方式，常见的语法分析方式也分为手写语法分析（往往是自顶向下的有限状态机，递归下降分析）和语法分析工具（往往是自底向上，如 Flex、Yacc/Bison 等）。

• 曾经 GCC 使用 yacc/bison 作为语法解析器，在 3.x 某个版本之后改为手写递归下降语法分析[3]
• clang 一直是手写递归下降语法分析[4]

手写语法分析比起语法分析工具有几个优势（当然要写得好的情况）：

• 性能更好。可以优化热点路径等
• 诊断和错误恢复更清晰明了。手写状态机可以完全掌控系统状态，错误处理更容易
• 简单。不需要掌握新语法

ClickHouse 解析 SQL 的函数如下所示：

// src/Parsers/parseQuery.cpp
ASTPtr tryParseQuery()
{
    // 将SQL拆分为token流
    Tokens tokens(query_begin, all_queries_end, max_query_size);
    IParser::Pos token_iterator(tokens, max_parser_depth);
    // 将token流解析为语法树
    ASTPtr res;
    const bool parse_res = parser.parse(token_iterator, res, expected);
    return res;
}

可以看到先将 SQL 字符串拆解为 token 流（词法分析），再调用perser.parse()函数进行语法分析，它的实现如下：

// src/Parsers/ParserQuery.cpp
bool ParserQuery::parseImpl(Pos & pos, ASTPtr & node, Expected & expected)
{
    ParserQueryWithOutput query_with_output_p(end, allow_settings_after_format_in_insert);
    ParserInsertQuery insert_p(end, allow_settings_after_format_in_insert);
    ParserUseQuery use_p;
    ParserSetQuery set_p;
    ParserSystemQuery system_p;
    ParserCreateUserQuery create_user_p;
    ParserCreateRoleQuery create_role_p;
    ParserCreateQuotaQuery create_quota_p;
    ParserCreateRowPolicyQuery create_row_policy_p;
    ParserCreateSettingsProfileQuery create_settings_profile_p;
    ParserCreateFunctionQuery create_function_p;
    ParserDropFunctionQuery drop_function_p;
    ParserDropAccessEntityQuery drop_access_entity_p;
    ParserGrantQuery grant_p;
    ParserSetRoleQuery set_role_p;
    ParserExternalDDLQuery external_ddl_p;
    ParserTransactionControl transaction_control_p;
    ParserBackupQuery backup_p;
    bool res = query_with_output_p.parse(pos, node, expected)
        || insert_p.parse(pos, node, expected)
        || use_p.parse(pos, node, expected)
        || set_role_p.parse(pos, node, expected)
        || set_p.parse(pos, node, expected)
        || system_p.parse(pos, node, expected)
        || create_user_p.parse(pos, node, expected)
        || create_role_p.parse(pos, node, expected)
        || create_quota_p.parse(pos, node, expected)
        || create_row_policy_p.parse(pos, node, expected)
        || create_settings_profile_p.parse(pos, node, expected)
        || create_function_p.parse(pos, node, expected)
        || drop_function_p.parse(pos, node, expected)
        || drop_access_entity_p.parse(pos, node, expected)
        || grant_p.parse(pos, node, expected)
        || external_ddl_p.parse(pos, node, expected)
        || transaction_control_p.parse(pos, node, expected)
        || backup_p.parse(pos, node, expected);
    return res;
}

可以发现 ClickHouse 将 Query 分为了 18 种类型（截止 2022-11-12 日），每种 Query 都有自己的 Parser，通过关键词匹配构造 AST 上的节点，最终生成语法树。递归下降部分超纲了，这里就不铺开讲。

优化器

经过语法分析后生成的 AST 并不是执行最优解，ClickHouse 包含大量基于规则的优化（rule based optimization），每个 Query 会遍历一遍优化规则，将满足的情况进行不改变查询语义地重写。

每一种 Query 类型都有对应的 Interpreter，后文都以 Select 查询举例，代码如下：

// src/Interpreters/InterpreterFactory.cpp
std::unique_ptr<IInterpreter> InterpreterFactory::get()
{
    ...
    if (query->as<ASTSelectQuery>())
    {
        return std::make_unique<InterpreterSelectQuery>(query, context, options);
    }
    ...
}

在InterpreterSelectQuery类的构造函数中将 AST 优化、重写，代码详见src/Interpreters/InterpreterSelectQuery.cpp，这里只画流程图：

是否初始化 settings 优化 with 优化 joins 谓词下推将 where 下推到 prewhere 是否要再次优化检查 storage 权限生成 analysis_result 和 result_header

构造执行计划

src/Interpreters/InterpreterSelectQuery.cpp文件InterpreterSelectQuery::executeImpl()方法将优化分析得到的中间数据辅助生成最终的执行计划，代码如下：

// src/Interpreters/InterpreterSelectQuery.cpp
void InterpreterSelectQuery::executeImpl()
{
    ...
    // 个人理解针对EXPLAIN PLAN，只构建执行计划不执行
    if (options.only_analyze)
    {
        ...
    }
    else
    {
        // 从磁盘读取所需列，注意这一行，后文跳转进去分析
        executeFetchColumns(from_stage, query_plan);
    }
    if (options.to_stage > QueryProcessingStage::FetchColumns)
    {
        // 在分布式执行Query时只在远程节点执行
        if (expressions.first_stage)
        {
            // 当storage不支持prewhere时添加FilterStep
            if (!query_info.projection && expressions.filter_info)
            {
                ...
            }
            if (expressions.before_array_join)
            {
                ...
            }
            if (expressions.array_join)
            {
                ...
            }
            if (expressions.before_join)
            {
                ...
            }
            // 可选步骤：将join key转为一致的supertype
            if (expressions.converting_join_columns)
            {
                ...
            }
            // 添加Join
            if (expressions.hasJoin())
            {
                ...
            }
            // 添加where
            if (!query_info.projection && expressions.hasWhere())
                executeWhere(query_plan, expressions.before_where, expressions.remove_where_filter);
            // 添加aggregation
            if (expressions.need_aggregate)
            {
                executeAggregation(
                    query_plan, expressions.before_aggregation, aggregate_overflow_row, aggregate_final, query_info.input_order_info);
                /// We need to reset input order info, so that executeOrder can't use it
                query_info.input_order_info.reset();
                if (query_info.projection)
                    query_info.projection->input_order_info.reset();
            }
            // 准备执行：
            // 1. before windows函数
            // 2. windows函数
            // 3. after windows函数
            // 4. 准备DISTINCT
            if (expressions.need_aggregate)
            {
                // 存在聚合函数，在windows函数/ORDER BY之前不执行
            }
            else
            {
                // 不存在聚合函数
                // 存在windows函数，应该在初始节点运行
                // 并且，ORDER BY和DISTINCT依赖于windows函数，这里也不能运行
                if (query_analyzer->hasWindow())
                {
                    executeExpression(query_plan, expressions.before_window, "Before window functions");
                }
                else
                {
                    // 没有windows函数，执行before ORDER BY、准备DISTINCT
                    assert(!expressions.before_window);
                    executeExpression(query_plan, expressions.before_order_by, "Before ORDER BY");
                    executeDistinct(query_plan, true, expressions.selected_columns, true);
                }
            }
            // 如果查询没有GROUP、HAVING，有ORDER或LIMIT，会在远程排序、LIMIT
            preliminary_sort();
        }
        // 在分布式执行Query时只在初始节点执行或optimize_distributed_group_by_sharding_key开启时
        if (expressions.second_stage || from_aggregation_stage)
        {
             if (from_aggregation_stage)
            {
                // 远程节点聚合过，这里啥也不干
            }
            else if (expressions.need_aggregate)
            {
                // 从不同节点拉取数据合并
                if (!expressions.first_stage)
                    executeMergeAggregated(query_plan, aggregate_overflow_row, aggregate_final);
                if (!aggregate_final)
                {
                    // 执行group by with totals/rollup/cube
                    ...
                }
                // 添加Having
                else if (expressions.hasHaving())
                    executeHaving(query_plan, expressions.before_having, expressions.remove_having_filter);
            }
            // 报个错
            else if (query.group_by_with_totals || query.group_by_with_rollup || query.group_by_with_cube)
                throw Exception("WITH TOTALS, ROLLUP or CUBE are not supported without aggregation", ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED);
            // 准备执行：
            // 1. before windows函数
            // 2. windows函数
            // 3. after windows函数
            // 4. 准备DISTINCT
            if (from_aggregation_stage)
            {
                if (query_analyzer->hasWindow())
                    throw Exception(
                        "Window functions does not support processing from WithMergeableStateAfterAggregation",
                        ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED);
            }
            else if (expressions.need_aggregate)
            {
                executeExpression(query_plan, expressions.before_window,
                    "Before window functions");
                executeWindow(query_plan);
                executeExpression(query_plan, expressions.before_order_by, "Before ORDER BY");
                executeDistinct(query_plan, true, expressions.selected_columns, true);
            }
            else
            {
                if (query_analyzer->hasWindow())
                {
                    executeWindow(query_plan);
                    executeExpression(query_plan, expressions.before_order_by, "Before ORDER BY");
                    executeDistinct(query_plan, true, expressions.selected_columns, true);
                }
                else
                {
                    // Neither aggregation nor windows, all expressions before
                    // ORDER BY executed on shards.
                }
            }
            // 添加order by
            if (expressions.has_order_by)
            {
                // 在分布式查询中，没有聚合函数却有order by，将会在远端节点order by
                ...
            }
            // 多source order by优化
            ...
            // 多条流时再次执行distinct
            if (!from_aggregation_stage && query.distinct)
                executeDistinct(query_plan, false, expressions.selected_columns, false);
            // 处理limit
            ...
            // 处理projection
            ...
            // 处理offset
            ...
        }
        // 需要子查询结果构建set
        if (!subqueries_for_sets.empty())
            executeSubqueriesInSetsAndJoins(query_plan, subqueries_for_sets);
    }
}

其中InterpreterSelectQuery::executeFetchColumns()函数是读取所需列的阶段。从代码中可以看到它也做了很多的优化：

• count()优化
• 只有 LIMIT 情况的优化
• quota限制

可以看到：

1. limit 大部分情况下是计算完成后再执行，而 quota 是在读取数据时执行的
2. 加速的关键是减少读入的数据量，也就是说善用索引
3. 用count()、count(1)和count(*)，ClickHouse 都有优化，但不要count(any_field)

索引设计

索引是 ClickHouse 快速查询最重要的一环，分为主键索引（sparse indexes）和跳表索引（data skipping indexes）。在执行查询时，索引命中顺序如下图所示：

Partition Key MinMax IndexPartitionPrimary Key Sparse IndexData Skipping Indexes

详见代码：

// src/Processors/QueryPlan/ReadFromMergeTree.cpp
MergeTreeDataSelectAnalysisResultPtr ReadFromMergeTree::selectRangesToRead()
{
    ...
    try
    {
        // 使用partition by选取需要parts
        MergeTreeDataSelectExecutor::filterPartsByPartition(...);
        // 处理抽样
        ...
        // 使用主键索引和跳表索引
        result.parts_with_ranges = MergeTreeDataSelectExecutor::filterPartsByPrimaryKeyAndSkipIndexes(...);
    }
    catch(...)
    {
        ...
    }
    ...
}

值得注意的是，主键的 sparse index 使用二分查找直接缩小范围到所需要的 parts，而跳表索引就需要在选出来的 parts 里，每 n 个（用户自定义）granules 就需要比较 n 次。

最佳实践：

partition by 需要一个可以转为时间的列，比如 Datatime、Date 或者时间戳，而如果 primary key 中也有时间字段，可以使用同一个字段避免查询时需要同时指定两个时间字段。比如：指定为数据处理时间。

Partition

首先要辨析 part 和 partition 的区别，ClickHouse 应用层面定义了 partition，用户指定 partition by 关键词设置不同的 partition，但是 partition 只是逻辑分区。真正存储到磁盘时按 part 来存储，每一个 part 一个文件夹，里面存储不同字段的.mrk和.bin文件，以及一个minmax_{PARTITION_KEY_COLUMN}.idx文件，不同 part 的 minmax 作为一个索引存储于内存。

当查询的 WHERE 带有 partition key 时，首先会比较每一个 part 的 minmax 索引过滤不相关 parts。之后再根据 PARTITION BY 定义的规则过滤不相关 partition。

可是 partition 不是越小越好。

partitioning 并不会加速查询（有主键存在），过小的 partition 反而会导致大量的 parts 无法合并（MergeTree 引擎家族会在后台不断合并 parts），因为属于不同 partition 的 parts 无法合并。[5]

最佳实践[6]：

• 一个(Replicated)MergeTree 的 partition 大概 1 ～ 300GB
• Summing/ReplacingMergeTree 的 partition 大概 400MB ～ 40GB
• 查询时涉及尽量少 partition
• 插入时最好只有 1 ～ 2 个分区
• 一张表维持 100 个分区以内

Primary key index

主键是 ClickHouse 最重要的索引，没有之一。好的主键应该能有效排除大量无关的数据 granules，减少磁盘读取的字节数。

先讲几个主键的背景知识：

• 主键用于数据排序
• ClickHouse 讲数据按主键排序，再按index_granularity设置的大小（默认 8192）将数据分为一个个 granules[7]
• 每个 granules 的第一行作为主键索引中的一个元素[8]
• 查询时在主键上使用二分查找跳过无关 granules[9]
• 主键只能通过前缀命中索引[10]
• 每一个 part 内的.bin文件存储了 n 个 granules，用.mrk文件记录每一个 granules 在.bin文件的地址偏移[11]
• ClickHouse 会在后台不断合并同一个 partition 的不同 parts，直到大小/分布达到“预期”

主键的选择应该尽可能考虑周全，因为主键是无法修改的，只能建新表后数据迁移。

最佳实践[12]（针对(Replicated)MergeTree 引擎）：

1. 选择永远会用于过滤条件的列
2. 越重要的、基数越低的放左边
3. 主键中不要出现两个高基数字段，一般最后一列可以为总体增长的时间字段
4. 将行的特征字段加入，将相似的行放一起，提高压缩率
5. 若主键包含主从关系，主放左边，从放右边

Data skipping indexes

最后一步是跳表索引，这个没有太多可以讲的地方，和其他数据库相同，跳表索引用于尽量减少读取的行数。具体参看官方文档。

配置优化

配置优化分为两部分，全局配置优化和 MergeTree 表配置优化。

全局配置优化

参看Altinity选择性配置优化项。

这里写三个推荐的配置：

1. 添加force_index_by_date和force_primary_key避免全盘读取
2. 调整内存配置，参考Altinity
3. 系统表添加 TTL 和ttl_only_drop_parts表配置

表配置优化

除了全局配置，MergeTree 引擎家族每张表也有自己的配置项。[13]

推荐设置如下配置：

1. ttl_only_drop_parts=1。只有 parts 中所有数据都过期了才会 DROP，可以有效减少TTL_MERGE发生的频率，降低磁盘负载。
2. merge_with_ttl_timeout=86400。配合上一项配置，将 TTL 检查调整为 1 天一次（默认 4 小时一次）。
3. use_minimalistic_part_header_in_zookeeper=1。可以有效降低 Zookeeper 负载，避免 Zookeeeper 成为性能瓶颈（插入）。

字段优化

除了索引、分区和配置外，还有表字段可以优化。接下来将讲述 Schema 类型、CODEC 和缓存三个方面。

注意，尽量避免使用 Null，在 ClickHouse 中 Null 会用一个单独 Null masks 文件存储哪些行为 Null[14]，因此读取某个普通字段只需要.bin和.mrk两个文件，而读取 Nullable 字段时需要.bin、.mrk和 masks 文件。社区查询验证，最高会有 2 倍性能损失。[15]

Schema 类型

使用 ClickHouse 存储时，一般用户都会创建大宽表，包含大量数值、字符串类型的字段。这里提及两种 Schema 类型[16]，没有哪个更优越，由读者执行评估业务适合哪一种。

平铺字段

这是我们主表正在使用的类型，将可能用到的字段预留平铺，除了一系列基础字段外，增加大量metric1, metric2...metricN和tag1, tag2...tagN等等字段。

优点：

• 简单
• 只读取所需要的列，非常高效
• 每个指标、标记都可以有特殊类型
• 适合密集记录（所有预留字段几乎全用上）

缺点：

• 添加字段需要改变 schema
• 预留字段不能过多，最多 100 ～ 200 个
• 如果使用很稀疏，会创建大量 sparse file 字段
• 需要标识“数据缺失”的情况（Null 或者默认值）
• 读取的列越多，需要读取文件越多，IO 次数越多

arrays/nested/map 字段

这是我们 ctree 功能正在使用的类型。将业务字段塞入嵌套数据类型中，比如 array、nested struct 和 map。后文以 array 举例：metric_array、tag_array。

优点：

• 动态扩展
• ClickHouse 有大量高效的相关处理函数，甚至可以针对 Array、Map 设置索引
• 适合稀疏记录（每行存储少量值，尽管总基数很高）

缺点：

• 只需要其中一个 metric/tag 时，需要将整个 array 全部读入内存
• 不通用，与其他系统交互时比较麻烦。比如 spark 使用 jdbc 时，嵌套类型无法支持比如 array(array(string))
• 不通意义的值存储在相同字段，压缩率变低
• 需要不同类型的预留字段时需要创建不同类型

总结

关于 Schema 设计这里，读者可以考虑 28 原则，理论上 80%查询只会用到 20%的业务字段，因此可以将使用频率高的业务字段平铺，将使用频率低的字段放入嵌套结构中。

CODEC

CODEC 分为压缩算法 CODEC、存储格式 CODEC 和加密 CODEC，一般可以组合一起使用。在 ClickHouse 中，未显示指定 CODEC 的字段都会被分配一个 DEFAULT 默认 CODEC LZ4（除非用户修改 clickhouse 配置 compression 部分[17]）。

压缩算法 CODEC 的选择是一个平衡板问题，更高的压缩度可以有更少的 IO 但是更高的 CPU，更低的压缩度有更多的 IO 但是更少的 CPU。这需要读者根据部署机器配置自行选择合适的压缩算法和压缩等级。

这里提供两个判断策略：

• 存在索引的字段可以设置更高的压缩等级
• 用于 where 条件的字段应该设置更低压缩等级

存储格式 CODEC 主要是Delta、DoubleDelta、Gorilla、FPC和T64几种。

• Delta存储行之间的变化值，适合变化较小且比较固定的列，比如时间戳。需要配合 ZSTD 使用
• DoubleDelta存储Delta的Delta。适合变化很慢的序列
• Gorilla适合不怎么变动的 integer、float 类型[18]
• FPC适合于 float 类型，由于我们未使用 float 字段这里略过
• T64存储编码范围内最大、最小值，以转为 64bit 存储，适合较小的 integer 类型

扩展阅读：

• Altinity Blog: New Encodings to Improve ClickHouse Efficiency
• Altinity Wiki: Codecs sped

缓存

mark_cache_size可以调整.mrk文件的缓存大小，默认为 5GB。适当调大可以减少查询时 IO 次数，有效降低磁盘压力。[19]

• 字段越多，.mrk文件越大
• index_granularity与.mrk文件大小成负相关

可以通过如下 SQL 查询当前所有表的 parts 信息：

SELECT
    database,
    table,
    count() AS parts,
    uniqExact(partition_id) AS partition_cnt,
    sum(rows),
    formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes) AS comp_bytes) AS comp,
    formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes) AS uncomp_bytes) AS uncomp,
    uncomp_bytes / comp_bytes AS ratio,
    formatReadableSize(sum(marks_bytes) AS mark_sum) AS marks,
    mark_sum / uncomp_bytes AS mark_ratio
FROM cluster(default_cluster, system.parts)
WHERE active
GROUP BY
    database,
    table
ORDER BY comp_bytes DESC

可以通过如下查询获取当天 mrk 缓存命中情况：

WITH (ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'MarkCacheHits')]) AS MARK_CACHE_HITS
SELECT
    toHour(event_time) AS time,
    countIf(MARK_CACHE_HITS != 0) AS hit_query_count,
    count() AS total_query_count,
    hit_query_count / total_query_count AS hit_percent,
    avg(MARK_CACHE_HITS) AS average_hit_files,
    min(MARK_CACHE_HITS) AS minimal_hit_files,
    max(MARK_CACHE_HITS) AS maximal_hit_files,
    quantile(0.5)(MARK_CACHE_HITS) AS "50",
    quantile(0.9)(MARK_CACHE_HITS) AS "90",
    quantile(0.99)(MARK_CACHE_HITS) AS "99"
FROM clusterAllReplicas('default_cluster', system.query_log)
WHERE event_date = toDate(now())
  AND (type = 2 OR type = 4)
  AND query_kind = 'Select'
GROUP BY time
ORDER BY time ASC

以及如下查询获取当前 mrk 缓存内存占用情况：

SELECT formatReadableSize(value)
FROM asynchronous_metrics
WHERE metric = 'MarkCacheBytes'

以及 mrk 缓存具体缓存多少文件：

SELECT value
FROM asynchronous_metrics
WHERE metric = 'MarkCacheFiles'

除此之外，ClickHouse 还可以调整uncompressed_cache缓存一定量原始数据于内存中。[20]但是这个缓存只对大量短查询有效，对于 OLAP 来说，查询千奇百怪，不太建议调整这个配置。

业务优化

到了最难的部分，由于接下来的部分和不同业务息息相关，为了讲解我们业务上的优化，我先介绍下我们业务情况：

QAPM 主打应用性能监控，主要分为指标、个例两张表。个例表包含更多基础字段，一般用户展示；指标表主要用于聚合计算。

首先确定主键，毋庸置疑的前两个一定是

• app_id。放首位，因为可能存在同一个产品不同功能联动的情况，比如会话分析
• category。放第二位，因为功能之间独立，大量查询只涉及单功能

指标没有特征键值，因此只添加处理时间作为第三个主键。

对于指标表，设置的主键为：app_id, category, entrance_time

个例存在特征 feature，由于：

1. 大量查询都包含 feature_md5
2. feature 是行的特征，相同的特征表明两行相似，

将特征的 md5 增加到主键中，用于加速查询、提高压缩率。但是这里有两个方向：

• 若 feature_md5 是高基数、大量长尾的字段
• 设置的主键为：app_id, category, intDiv(entrance_time, 3600000), feature_md5
• 若 feature_md5 基数可以降低到千、万量级
• 设置的主键为：app_id, category, feature_md5, entrance_time

分区键设置为`PARTITION BY intDiv(entrance_time, 2592000000)

鉴于SAMPLE BY需要将 xxHash 字段放在主键中，主键都包含高基数字段，就不设置抽样键，而是在需要的时候软抽样[21]：

SELECT count() FROM table WHERE ... AND cityHash64(some_high_card_key) % 10 = 0; -- Deterministic
SELECT count() FROM table WHERE ... AND rand() % 10 = 0; -- Non-deterministic

插入优化

数据插入看起来和查询性能没什么联系，但是有间接影响。不合理的插入会导致更多的写盘、更多的数据 merge 甚至有可能插入失败，影响读盘性能。

聚合写入

ClickHouse 作为 OLAP 并不适合小批量、大并发写入，相反而适合大批量、小并发写入，官方建议插入数据每批次至少 1000 行，或者每秒钟最多 1 次插入。[22]

这一小节我想强调原子（Atomic Insert）写入的概念：一次插入创建一个数据 part。

前文提及，ClickHouse 一个 part 是一个文件夹，后台有个 merge 线程池不断 merge 不同的 part。原子插入可以减少 merge 次数，让 ClickHouse 负载更低，性能更好。

原子写入的充分条件[23]：

• 数据直接插入MergeTree表（不能有 Buffer 表）
• 数据只插入一个 partition（注意前文提到的 partition 和 part 的区别）
• 对于 INSERT FORMAT
• 插入行数少于max_insert_block_size（默认 1048545）
• 关闭并行格式化input_format_parallel_parsing=0
• 对于 INSERT SELECT
• 插入行数少于max_block_size
• 小 block 被合并到合适的 block 大小min_insert_block_size_rows and min_insert_block_size_bytes
• MergeTree表不包含物化视图

这里贴一下我们生产的配置（users.xml）。

经过统计，个例表每行大约 2KB，指标表每行大约 100B（未压缩）。

设置min_insert_block_size_rows为 10000000，指标会先满足这个条件，大概一个 block 原始大小 1GB。设置min_insert_block_size_bytes为 4096000000，个例会先满足这个条件，大概一个 block 原始大小 1G，约 1024000 行。

这三个配置项是客户端配置，需要在插入的 session 中设置，而不是在那几个.xml中配置。

max_insert_block_size: 16777216
input_format_parallel_parsing: 0
min_insert_block_size_rows: 10000000
min_insert_block_size_bytes: 1024000000

注意，min_insert_block_size_rows和min_insert_block_size_bytes是“或”的关系：

// src/Interpreters/SquashingTransform.cpp
bool SquashingTransform::isEnoughSize(size_t rows, size_t bytes) const
{
    return (!min_block_size_rows && !min_block_size_bytes)
        || (min_block_size_rows && rows >= min_block_size_rows)
        || (min_block_size_bytes && bytes >= min_block_size_bytes);
}

读写分离

⚠️：本方案并没有经过生产验证，酌情考虑

ClickHouse 有 Shard 和 Replica 可以配置，作用如下图所示：

所谓读写分离也就是将 Shard 分为两半，一半只用于查询，只要让分布式表查询都导入到 Shard1 即可（在users.xml中配置load_balancing为first_or_random）；一半用于写入，插入的程序手动控制插入 Shard2 的节点，由 ClickHouse 的 ReplicatedMergeTree 不同 Shard 数据依靠 zookeeper 自动同步的策略将数据同步到 Shard1。[24]

这种策略有天然的缺陷：

• 写的那半 Shard 持续有一定量（不会很高）的资源消耗用于写入
• 读的那半 Shard 会有资源消耗用于同步写入（由于不用处理，会比直接写入的情况资源消耗更低），但是读请求会导致资源消耗突增
• 并发增加时性能不如混合情况，因为读写分离相当于将读资源砍半

🤔：或许可以配置两边 Shard 资源不一致来解决问题，比如写入的 Shard 资源拉低，专用于处理数据插入；读的 Shard 资源更高，专门用于处理突增并发流量。

BufferEngine

Buffer 并不推荐常规业务使用，只有在迫切需要查询实时性+插入无法大批量预聚合时使用：

• 无法 atomic insert
• 即使使用 BufferEngine，数据插入也至少 1000 行每次，或者每秒钟最多 1 次插入[25]

KafkaEngine+MV

该部分待补充，想看的同学可以在评论区踢踢 😄

预聚合

预聚合有三种方法，ETL、物化视图和投影，他们的区别如下[26]：

在我们业务中，个例是不应该预聚合的，因为数据需要被拉取展示而不用计算。指标需要聚合，数据量较大，每次实时计算对 ClickHouse 负载太大。

其实还有一种聚合方式，过期数据聚合。可以参考，同样限制要求 group by 的键值为主键前缀。

在我们业务使用时，什么时候用哪一个呢？

1. 需要针对某个功能加速时，可以考虑物化视图/投影
2. 全表预聚合加速查询，需要使用 ETL

资源控制

最后，为了避免集群被某个查询、插入弄垮，需要合理安排内存使用，需要给访问账户分权限，在我们业务分为：

• default：最高级账号，不使用
• root：数据插入，配置聚合写入部分的几个配置项
• monitor：内部开发使用，权限较高
• viewer：web 使用，添加大量限制

viewer账户配置如下所示：

<yandex>
    <profiles>
        <query>
            <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
            <max_memory_usage_for_all_queries>100000000000</max_memory_usage_for_all_queries>
            <max_rows_to_read>1000000000</max_rows_to_read>
            <max_bytes_to_read>100000000000</max_bytes_to_read>
            <max_rows_to_group_by>1000000</max_rows_to_group_by>
            <group_by_overflow_mode>any</group_by_overflow_mode>
            <max_rows_to_sort>1000000</max_rows_to_sort>
            <max_bytes_to_sort>1000000000</max_bytes_to_sort>
            <max_result_rows>100000</max_result_rows>
            <max_result_bytes>100000000</max_result_bytes>
            <result_overflow_mode>break</result_overflow_mode>
            <max_execution_time>60</max_execution_time>
            <min_execution_speed>1000000</min_execution_speed>
            <timeout_before_checking_execution_speed>15</timeout_before_checking_execution_speed>
            <max_columns_to_read>25</max_columns_to_read>
            <max_temporary_columns>100</max_temporary_columns>
            <max_temporary_non_const_columns>50</max_temporary_non_const_columns>
            <max_subquery_depth>2</max_subquery_depth>
            <max_pipeline_depth>25</max_pipeline_depth>
            <max_ast_depth>50</max_ast_depth>
            <max_ast_elements>100</max_ast_elements>
            <readonly>1</readonly>
        </query>
    </profiles>
</yandex>

同时建议设置 quota，减少大量读盘计算、LIMIT 少量数据返回的情况发生。

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参考

脚注