query_cache_ttl = 30; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. query_cache_ttl: 缓存的过期时间,单位:秒 该配置交给各位看官自己去验证 3.1.3 缓存大小控制 缓存虽好,但不能过度使用。如果不加以限制服务器 OOM 随时可能发生,例如某个用户在查询明细表时开启了缓存那么将是灾难级的。好在 ...
1、缓存TTL时间 SELECT 结果缓存的 TTL 时间默认是60秒,可以自行设置,超过了时间之后缓存会失效,例如将时间改为2秒: 代码语言:javascript 复制 SELECT RegionID, uniq(UserID) AS u FROM hits_100m_obfuscated GROUP BY RegionID ORDER BY u DESC LIMIT 10 SETTINGS use_query_cache = true ,query_cache_tt...
要在ClickHouse表上使用TTL,可以按照以下步骤进行操作: 创建表时定义TTL策略:在创建表时,可以使用TTL语法来定义TTL策略。TTL可以应用于整个表或特定的列。例如,以下是一个创建表时定义TTL策略的示例: 创建表时定义TTL策略:在创建表时,可以使用TTL语法来定义TTL策略。TTL可以应用于整个表或特定的列。例如,以下是一个...
if (!query_info.projection && expressions.hasWhere()) executeWhere(query_plan, expressions.before_where, expressions.remove_where_filter); // 添加aggregation if (expressions.need_aggregate) { executeAggregation( query_plan, expressions.before_aggregation, aggregate_overflow_row, aggregate_final, query_...
在这种设计下,单条 Query 就能利用整机所有 CPU。极致的并行处理能力,极大的降低了查询延时。 所以,ClickHouse 即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多 cpu,就不利于同时并发多条查询。所以对于高 qps 的查询业务,ClickHouse 并不是强项。 1.1.6 性能对比 某网站精华...
}else{// 生成interpreter实例interpreter = InterpreterFactory::get(ast, context,SelectQueryOptions(stage).setInternal(internal));// interpreter优化AST并返回执行计划res = interpreter->execute(); }// 返回抽象语法树和执行计划returnstd::make_tuple(ast, std::move(res)); ...
ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的分析性能奠定了基础。 列式存储 与行存将每一行的数据连续存储不同,列存将每一列的数据连续存储。示例图如下:...
ClickHouse 将数据划分为多个 partition,每个 partition 再进一步划分为多个 index granularity(索引粒度),然后通过多个 CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。在这种设计下,单条 Query 就能利用整机所有 CPU。极致的并行处理能力,极大的降低了查询延时。
数据TTL TTL 即 Time To Live,MergeTree 提供了可以管理数据表或者列的生命周期的功能。 列级TTL create table t_order_mt3( id UInt32, sku_id String, total_amount Decimal(16,2) TTL create_time+interval 10 SECOND, create_time Datetime ) engine =MergeTree partition by toYYYYMMDD(create_time) pri...