1.对于计算方面:优化后的算法,省去了Hash计算,但多了判断相等的步骤,在不同数据基数集大小下,各有优劣。 2.由于内存方面:优化后的算法,不需要存储HashSet 3.对于poipeline阻塞:优化前后都不会阻塞pipeline 三、聚合算子 如果group by查询的order by字段与表的order by keys的前缀列匹配,那么可以根据数据的有序...
如果group by查询的order by字段与表的order by keys的前缀列匹配,那么可以根据数据的有序特性对聚合算子进行优化,优化开关:optimize_aggregation_in_order。 1.聚合算子实现方式 查看group by语句的pipeline执行计划: query_4: EXPLAIN PIPELINE SELECT a FROM test_in_order GROUP BY a SETTINGS optimize_aggregation...
ClickHouse进行复杂查询时,包含多个left join和group by,会报错:超出内存限制。 1.临时设置 SET max_memory_usage = 128000000000; #128G, 如果没有那么多的内存可用,ClickHouse可以通过设置这个“溢出”数据到磁盘: set max_bytes_before_external_group_by=20000000000; #20G set max_memory_usage=40000000000; #4...
但是对于聚合引擎,比如SummingMergeTree和AggregateingMergetree, 分开设置primary key和order by将会有助于优化。为了比较具象的说清楚这二者的关系,下面举个例子: 查询条件: WHERE A聚合条件: GROUP BY (A, B, C) 此时,这样指定主键和排序字段会比较高效: PRIMARY KEY(A)ORDER BY (A, B, C) 排序键是为了上...
[转帖]谈谈ClickHouse性能情况以及相关优化 ClickHouse性能情况 主要分为4个方面 1、单个查询吞吐量 场景一: 如果数据被放置在page cache中,则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以2-10GB/s(未压缩)的速度进行处理(对于简单的查询,速度可以达到30GB/s)...
总结一下,ClickHouse目前的执行模式在很多单表的场景下表现非常优异,我们主要针对复杂场景做优化,通过实现多Stage的模式,实现了Stage之间的数据的传输,从工程实践上做了较多尝试和优化,去提升执行和网络传输的性能。并希望通过完善Metrics和智能诊断来降低SQL分析和调优的门槛。目前已经实现了第一步,未来字节仍有很多努力...
clickhousegroupby优化神器 clickhouse group by 优化神器 clickhouse中有时候会有对大量分散数据进行group by后再筛选的需求 比如3亿条数据按照字段A进行group by,还有2亿条,再根据其他字段的count结果进行筛选: select A,count(*)from table_t1 group by A having count(*)>8 因为字段A的分散性,group by 会非常...
(5)尽量减少JOIN时的左右表的数据量,必要时可以提前对某张表进行聚合操作,减少数据条数。有些时候,先GROUP BY再JOIN比先JOIN再GROUP BY查询时间更短 (6)ClickHouse的分布式表性能性价比不如物理表高,建表分区字段值不宜过多,防止数据导入过程磁盘可能会被打满 ...
注意Optimized trivial count ,这是对 count 的优化。 如果count 具体的列字段,则不会使用此项优化: EXPLAIN SELECT count(CounterID) FROM datasets.hits_v1; Union Expression (Projection) Expression (Before ORDER BY and SELECT) Aggregating Expression (Before GROUP BY) ...