ClickHouse使用过程中的一些查询优化（六）

目录

• 1 本文简介
• 2 单表查询优化
  • 1 Prewhere 替代 where
  • 2 数据采样
  • 3 指定select字段查询与分区裁剪
  • 4 orderby结合 where、limit
  • 5 避免构建虚拟列
  • 6 uniqCombined 替代 distinct
  • 7 使用物化视图
  • 8 其他注意事项
    • (1)查询熔断
    • (2)关闭虚拟内存
    • (3)配置 join_use_nulls
    • (4)批量写入时先排序
    • (5)关注 CPU
• 3 多表查询优化
  • 1 准备表和数据
  • 2 用 IN 代替 JOIN（强烈建议）
  • 3 大小表 JOIN
  • 4 注意谓词下推(版本差异)
  • 5 分布式表使用 GLOBAL
  • 6 使用字典表
  • 7 提前过滤

1 本文简介

本文的意义是在使用过程中，对一些查询进行一些优化，使查询效率提升。 无论是在单表查询，还是在多表查询，或者是分布式表的查询。

2 单表查询优化

1 Prewhere 替代 where

Prewhere 和 where 语句的作用相同，用来过滤数据。 不同之处在于 prewhere 只支持 MergeTree 族系列引擎的表，首先会读取指定的列数据，来判断数据过滤，等待数据过滤 之后再读取 select 声明的列字段来补全其余属性。 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。 在某些场合下，prewhere 语句比 where 语句处理的数据量更少性能更高。

#关闭 where 自动转 prewhere(默认情况下， where 条件会自动优化成 prewhere) set optimize_move_to_prewhere=0;# 使用 whereselect WatchID,   JavaEnable,   Title,   GoodEvent,   ... ...from datasets.hits_v1 **where** UserID='3198390223272470366';# 使用 prewhere 关键字 select WatchID,    JavaEnable,    Title,    GoodEvent,    ... ...from datasets.hits_v1 **prewhere** UserID='3198390223272470366';

默认情况，我们肯定不会关闭 where 自动优化成 prewhere，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

```sqlselect UserID from datasets.hits_v1 where UserID='3198390223272470366'```

1. ⚫ 使用了主键字段 主键字段：order by 字段

2 数据采样

通过采样运算可极大提升数据分析的性能

SELECT     Title,    count(*) AS PageViewsFROM hits_v1SAMPLE 0.1 #代表采样 10%的数据,也可以是具体的条数 WHERE CounterID =57GROUP BY TitleORDER BY PageViews DESC LIMIT 1000

采样修饰符只有在 MergeTree engine 表中才有效，且在创建表时需要指定采样策略。

3 指定select字段查询与分区裁剪

数据量太大时应避免使用 select * 操作，查询的性能会与查询的字段大小和数量成线性 表换，字段越少，消耗的 io 资源越少，性能就会越高。

反例:

select * from datasets.hits_v1;

正例:

select WatchID,   JavaEnable,   Title,   GoodEvent,EventTime,   EventDate,   CounterID,   ClientIP,   ClientIP6,   RegionID,   UserIDfrom datasets.hits_v1;

分区裁剪就是只读取需要的分区，在过滤条件中指定。也就是说：每次查询要在where后加上order by的字段进行查询，比如创建表时指定

partition by toYYYYMMDD(EventDate) order by (EventDate,UserID)，那么在查询时where条件指定分区查询。比如：

select WatchID,   JavaEnable,   Title,   GoodEvent,   EventTime,   EventDate,   CounterID,   ClientIP,   ClientIP6,   RegionID,   UserIDfrom datasets.hits_v1where EventDate='2014-03-23';

4 orderby结合 where、limit

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。

正例:

SELECT UserID,Age FROM hits_v1 WHERE CounterID=57 ORDER BY Age DESC LIMIT 1000

反例:

SELECT UserID,Age FROM hits_v1 ORDER BY Age DESC

5 避免构建虚拟列

虚拟列：原始表不存在的字段，查询语句虚拟出来的字段

如非必须，不要在结果集上构建虚拟列，虚拟列非常消耗资源浪费性能，可以考虑在前端进行处理，或者在表中构造实际字段进行额外存储。 反例:

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

正例:

拿到 Income 和 Age 后，考虑在前端进行处理，或者在表中构造实际字段进行额外存储

SELECT Income,Age FROM datasets.hits_v1;

6 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 userName) from hits_v1;

正例:

SELECT uniqCombined(userName) from datasets.hits_v1

7 使用物化视图

8 其他注意事项

(1)查询熔断

为了避免因个别慢查询引起的服务雪崩的问题，除了可以为单个查询设置超时以外，还 可以配置周期熔断，在一个查询周期内，如果用户频繁进行慢查询操作超出规定阈值后将无 法继续进行查询操作。

(2)关闭虚拟内存

物理内存和虚拟内存的数据交换，会导致查询变慢，资源允许的情况下关闭虚拟内存。

(3)配置 join_use_nulls

为每一个账户添加join_use_nulls配置，左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准 SQL 中的 Null 值。

(4)批量写入时先排序

批量写入数据时，必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量，在写入之前最好对需要导入的数据进行排序。无序的数据或者涉及的分区太多，会导致 ClickHouse 无法及时对新导入的数据进行合并，从而影响查询性能。

(5)关注 CPU

cpu 一般在 50%左右会出现查询波动，达到 70%会出现大范围的查询超时，cpu 是最关键的指标，要非常关注。

3 多表查询优化

1 准备表和数据

#创建小表CREATE TABLE visits_v2ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)PARTITION BY toYYYYMM(StartDate)ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID) SAMPLE BY intHash32(UserID)SETTINGS index_granularity = 8192as select * from visits_v1 limit 10000;#创建 join 结果表:避免控制台疯狂打印数据CREATE TABLE hits_v2ENGINE = MergeTree()PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID)SETTINGS index_granularity = 8192as select * from hits_v1 where 1=0;

2 用 IN 代替 JOIN（强烈建议）

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

原因：无论是left join、right join或者是inner join，CK都会把join右边的表全部加载到内存中，然后和左边的表一一匹配，如果右表足够大，内存将会爆掉。

insert into hits_v2select a.* from hits_v1 a where a. CounterID in (select CounterID fromvisits_v1);

反例:使用 join

insert into table hits_v2select a.* from hits_v1 a left join visits_v1 b on a. CounterID=b. CounterID;

3 大小表 JOIN

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。

(1)小表在右

select a.* from hits_v1 a left join visits_v2 b on a. CounterID=b.CounterID;

(2)大表在右

insert into table hits_v2 select a.* from visits_v2 b left join hits_v1 a on a. CounterID=b.CounterID;

4 注意谓词下推(版本差异)

ClickHouse 在join 查询时不会主动发起谓词下推的操作，需要每个子查询提前完成过滤操作，需要注意的是，是否执行谓词下推，对性能影响差别很大(新版本中已经不存在此问 题，但是需要注意谓词的位置的不同依然有性能的差异)

#使用join查询insert into hits_v2select a.* from hits_v1 a left join visits_v2 b on a. CounterID=b.CounterIDwhere a.EventDate = '2014-03-17';#子查询将过滤条件提前筛选，有效的降低数据的比对insert into hits_v2select a.* from (   select * from   hits_v1   where EventDate = '2014-03-17') a left join visits_v2 b on a. CounterID=b. CounterID;

5 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。

1. 红色箭头是使用global关键字的结果，也就是如果在分片1查询时会对分布式表B发起N次查询
2. 黄色箭头是未使用global关键字，一个箭头代表发起N次查询请求

6 使用字典表

将一些需要关联分析的业务创建成字典表进行 join 操作，前提是字典表不宜太大，因为字典表会常驻内存

7 提前过滤

通过增加逻辑过滤可以减少数据扫描，达到提高执行速度及降低内存消耗的目的