ClickHouse建表优化

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：可为空（类型名称) | ClickHouse Docs

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；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

Global Server Settings | ClickHouse Docs

users.xml的配置项

Core Settings | ClickHouse Docs

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。