不过,SELECT FINAL仅是在读时合并,并不会实际将底层数据合并,而OPTIMIZE FINAL则是实实在在的发生合并,这是二者的本质的区别。 FINAL查询会有什么问题 那么大家肯定也已经发现了。这种加了FINAL的查询,性能会有很大的问题! 因为FINAL相当于在查询时执行一次OPTIMIZE FINAL,而这个操作本质上是将同一个partition内的数...
所以ClickHouse在查询是提供了一个final模式,它会在各个Data Part的多条BlockInputStream基础上套上一些高级的Merge Stream,例如DistinctSortedBlockInputStream、SummingSortedBlockInputStream等,这部分逻辑和异步Merge时的逻辑保持一致,这样用户就可以提前看到“最终”的数据结果了。 ⌛Sorted模式:sort模式可以认为是一种ord...
final方式查询:对于实时查询可以使用final,final是本地去重,需要保证同一主键数据落在同一个分片(Shard),但是不需要落在同一个数据分区,这种方式效率次之,但是与普通select相比会消耗一些性能,如果where条件对主键索引,二级索引,分区字段命中的比较好的话效率也可以完全可以使用。 argMax方式查询:对于实时查询可以使用arg...
所以ClickHouse在查询是提供了一个final模式,它会在各个Data Part的多条BlockInputStream基础上套上一些高级的Merge Stream,例如DistinctSortedBlockInputStream、SummingSortedBlockInputStream等,这部分逻辑和异步Merge时的逻辑保持一致,这样用户就可以提前看到“最终”的数据结果了。 Sorted模式:sort模式可以认为是一种order ...
用户还可以使用FINAL修饰符在 SELECT 时强制进行去重（再次谨慎使用，因为它是资源密集型的，尽管近期有所改进，但可能会很慢），或者通过OPTIMIZE FINAL在磁盘上强制合并。在需要从ClickHouse中删除数据的情况下，用户也可以使用lightweight deletes代替mutation。这采用DELETE语句的形式，该语句接受WHERE子句来过滤行。这...
在写入数据后,立刻执行OPTIMIZE强制触发新写入分区的合并动作。生产环境不建议使用,使用 OPTIMIZE 会阻塞别人进行数据写入,性能开销大; OPTIMIZE TABLE test_a FINAL;语法:OPTIMIZE TABLE [db.]name [ON CLUSTER cluster] [PARTITION partition | PARTITION ID'partition_id'] [FINAL] [DEDUPLICATE [BY expression]] ...
原来在 v20.5.2.7-stable 版本中,FINAL 查询进行了优化,现在已经支持多线程执行了,并且可以通过 max_final_threads 参数控制单个查询的线程数。https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/10463 支持了多线程的 FINAL 查询到底性能如何呢? 我们就来试试看吧。
注意这只是“尽力”去完成:因为执行合并的线程不确定什么时间去执行,从而导致parts不会被合并。因此,它不能保证没有重复。用户还可以使用FINAL修饰符在 SELECT 时强制进行去重(再次谨慎使用,因为它是资源密集型的,尽管近期有所改进,但可能会很慢),或者通过OPTIMIZE FINAL在磁盘上强制合并。
在v20.5.2.7-stable 版本中,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。但是目前读取 part 部分的动作依然是串行的。 FINAL 查询最终的性能和很多因素相关,列字段的大小、分区的数量等等都会影响到最 终的查询时间,所以还要结合实际场景取舍。