1、从硬盘读取需要的数据(部分,因为order by需要在内存里面快速排序,无法读取全部) 2、按照order by 的key进行排序 3、N多个order by排序完的数据,在做最终汇总,然后对汇总后的数据在做排序(这一步也会根据数据量分成多步完成) 4、最终做聚合求count 二、优化 1.切换引擎 采用最适合order by的引擎:*Aggregatin...
如果order 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Sort算子进行优化。 1.Sort算子实现方式 首先看下不能利用主键有序性的场景,即对于order by查询的order by字段与表的order by keys的前缀列不匹配。比如下面的查询: query_1: EXPLAIN PIPELINE SELECT b FROM read_...
但实际使用时场景肯定要比这复杂得多,因为不太可能所有设计者一开始就能预料到所有的查询场景,随着业务的不断进化,SQL的查询场景也是越来越复杂,那么这个时候,为了提升性能,势必要修改order by的字段(或者顺序),这对于MergeTree来说,是一个非常重甚至是危险的操作,它可能导致数据在一定的时间内无法对外提供服务。 此...
如果查询的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查询进行优化,优化开关:optimize_read_in_order。 2.匹配索引列的查询 以下查询的order by字段与表的order by keys的前缀列匹配 query_3: EXPLAIN PIPELINE SELECT b FROM test_in_order ORDER BY a ASC, b ASCSETTINGS o...
大数据ClickHouse进阶(二十二):ClickHouse优化 ClickHouse优化 一、表优化 1、日期字段避免使用String存储 在Hive中对于日期数据我们经常使用String类型存储,但是在ClickHouse中建表时针对日期类型数据存储建议使用日期类型存储,不使用String类型存储,因为在使用到日期时日期类型可以直接处理,String类型的日期数据还需要使用...
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。
ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID) …… 1. 2. 3. 4. 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...
clickhouse常规的优化方法,在ClickHouse表中数据存储时,对于一些列尽量不使用Nullable类型存储,因为此类型需要单独创建额外的文件来存储NULL的
1.7、删除重复的 order by key EXPLAINSYNTAXSELECT*FROMdatasets.visits_v1ORDERBYUserIDASC,UserIDASC,VisitIDASC,VisitIDASC;//返回优化后的语句:select……FROMvisits_v1ORDERBYUserIDASC,VisitIDASC 1.8、删除重复的 limit by key 例如下面的语句,重复声明的 name 字段会被去重 ...