max_threads:位于 users.xml 中,表示单个查询所能使用的最大 CPU 个数,默认是 CPU 核数,假如机器是32C,则会起32个线程来处理当前请求。可以把max_threads调低,牺牲单次查询速度来保证ClickHouse的可用性,提升并发能力。可通过jdbc的url来配置。 下图是基于32C128G配置,在保证CK集群能够提供稳定服务CPU使用率在50%...
我们的示例都是基于本地表做的操作,final和argMax在结果上没有差异,但是如果基于分布式表进行试验,两条数据落在了不同数据分片(注意这里不是数据分区),那么final和argMax的结果将会产生差异。final的结果将是未去重的,原因是final只能对本地表做去重查询,不能对跨分片的数据进行去重查询,但是argMax的结果是去重的...
max_concurrent_queries:位于 config.xml 中,表示最大并发处理的请求数(包含 SELECT、INSERT 等等),默认值为 100,推荐 150 ~ 300,不够再加 max_threads:位于 users.xml 中,表示单个查询所能使用的最大 CPU 个数,默认是 CPU 核数 以上是关于 CPU 相关的设置,如果发现机器吃不消了,那么不妨减少一下线程数。
43. max_threads:查询处理线程的最大数量,不包括用于从远程服务器检索数据的线程(请参见“ max_distributed_connections”参数),适用于并行执行查询处理管道相同阶段的线程。默认值:物理CPU内核数。max_threads值越小,消耗的内存越少。 当从表中读取时,如果可以使用函数求值表达式,使用WHERE进行过滤并使用至少“max_th...
SETTINGS max_threads = 2, join_algorithm = 'hash';" | dot -Tpdf > pipeline.pdf 这里给上面生成的图片加了一些注释,稍微简化了主要阶段的名称,并添加了两个参与联接的表,以使两个图表保持对齐: 可以看到查询流水线①从两个并行的流式传输阶段开始(因为max_threads设置为2),用于从右侧表格流式传输数据,...
对于所有连接查询,我们使用默认的max_threads设置。执行查询的ClickHouse云节点有30个CPU内核(和120GB内存),因此默认的max_threads设置为30。用于查询的ClickHouse版本为 23.5.1。 连接查询 我们以不同的连接算法设置运行相同的连接查询,连接的右侧表比较大:
可以通过final,argMax方式做查询去重,这种方式无论有没有做过数据合并,都可以得到正确的查询结果。 ReplacingMergeTree最佳使用方案 普通select查询:对时效不高的离线查询可以采用ClickHouse自动合并配合,但是需要保证同一业务单据落在同一个数据分区,分布式表也需要保证在同一个分片(Shard),这是一种最高效,最节省计算资源...
可以通过final,argMax方式做查询去重,这种方式无论有没有做过数据合并,都可以得到正确的查询结果。 ReplacingMergeTree最佳使用方案 普通select查询:对时效不高的离线查询可以采用ClickHouse自动合并配合,但是需要保证同一业务单据落在同一个数据分区,分布式表也需要保证在同一个分片(Shard),这是一种最高效,最节省计算资源...
max_threads:32#用于控制一个用户的查询线程数 max_memory_usage:10000000000#单个查询最多能够使用内存大小9.31G max_execution_time:30#单个查询最大执行时间 skip_unavailable_shards:1#在通过分布式表查询的时候,当某一个shard无法访问时,其他shard的数据仍然可以查询 ...
对于我们的最后一项调查,我们将研究线程的影响。我们可以使用max_threads来控制扫描阶段的线程数。我们将运行相同的查询三次,如下所示: SET max_untracked_memory = 1 SET max_threads = 1 SELECT Origin, FlightDate, avg(DepDelay) AS Delay, uniqExact(TailNum) AS Aircraft ...