WebSep 2, 2024 · 背景用了一年多的ClickHouse，但好像都没系统地去学一遍，趁着最近有点时间，相对全面地去看了一圈ClickHouse的内容。发现ClickHouse虽然性能查询本身快，但如果使用不恰当，性能会被降一个级别。下面主要简单介绍一下，ClickHouse的查询可以从哪些方面做优化。可重点关注标题加粗部分！ 对于少量数据（压缩后约200GB），最好使用与数据量一样多的内存。对于大量数据，以及在处理交互式（在线）查询时，应使用合理数量的RAM（128GB或更多），以便热数据子集适合页面缓存。即使对于每台服务器约50TB的数据量，与64GB相比，使用128GB的RAM也可以显着提高查询性能。 不要禁用 overcommit … See more 始终禁用透明大页(transparent huge pages)。 它会干扰内存分配器，从而导致显着的性能下降。 使用 perf top来查看内核在内存管理上花费的时间。永久大页(permanent huge pages)也不需要被分配。 See more 当使用硬盘，你可以结合他们的RAID-10，RAID-5，RAID-6或RAID-50。对于Linux，软件RAID更好（使用 mdadm). 我们不建议使用LVM。当创建RAID-10，选择 far布局。如果您的预 … See more 如果您的预算允许您使用SSD，请使用SSD。如果没有，请使用硬盘。 SATA硬盘7200转就行了。 优先选择许多带有本地硬盘驱动器的服务器，而不是少量带有附加磁盘架的服务器。但是对于存储极少查询的档案，架子可以使用。 See more 如果使用的是IPv6，请增加路由缓存的大小。3.2之前的Linux内核在IPv6实现方面存在许多问题。 如果可能的话，至少使用10GB的网络。1GB … See more

High CPU usage Altinity Knowledge Base

WebApr 8, 2024 · ClickHouse集群安装部署流程（防止踩坑）ClickHouse集群安装部署Fisrt1、安装之前1.1、SSE 4.2 指令集1.2、设置用户的文件句柄数2、单节点方式2.1、yum方式安装RPM安装包方式一2.1.1、推荐使用CentOS、RedHat和所有其他基于rpm的Linux发行版的官方预编译rpm包。2.1.2、查看安装包命令：2.1.3、然后运行命令安装：2.2 ... WebDec 18, 2024 · ClickHouse将数据划分为多个partition，每个partition再进一步划分为多个index granularity，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。 分布式计算 tarzana hearing center

支撑 700 亿数据量的 ClickHouse 高可用架构实践 - InfoQ

WebJan 18, 2024 · 1. 系统要求. ClickHouse 可以在任何具有 x86_64、AArch64 或 PowerPC64LE CPU 架构的 Linux、FreeBSD 或 Mac OS X 上运行。官方预构建的二进制文件通常针对 x86_64 进行编译并利用 SSE 4.2 指令集。 Web表结构优化 表引擎. clickhouse中有非常多的表引擎，用得最多的当属*MergeTree表引擎，*MergeTree是clickhouse中最为强大的表引擎（the most robust）。应根据应用场景选择不用的表引擎比如我们临时表用的表引擎为Memory，这里主要谈谈MergeTree中的一些优化。. 官网中列出了MergeTree的四点特性： WebJan 3, 2024 · High CPU usage. In general, it is a NORMAL situation for clickhouse that while processing a huge dataset it can use a lot of (or all of) the server resources. It is ‘by design’ - just to make the answers faster. The main directions to reduce the CPU usage is to review the schema / queries to limit the amount of the data which need to be ... the brindis speech