System Tables Overview
システムテーブルの概要
システムテーブルは以下に関する情報を提供します：
- サーバーの状態、プロセス、および環境。
- サーバーの内部プロセス。
- ClickHouseバイナリがビルドされた際に使用されたオプション。
システムテーブル：
systemデータベースに存在。- データの読み取りのみが可能。
- 削除や変更はできませんが、切り離すことは可能です。
ほとんどのシステムテーブルは、そのデータをRAMに格納します。ClickHouseサーバーは、起動時にこのようなシステムテーブルを作成します。
他のシステムテーブルとは異なり、システムログテーブル metric_log、 query_log、 query_thread_log、 trace_log、 part_log、 crash_log、 text_log、および backup_log は、 MergeTree テーブルエンジンによって提供され、デフォルトではファイルシステムにデータを保存します。ファイルシステムからテーブルを削除すると、ClickHouseサーバーは次回データを書き込む際に再び空のテーブルを作成します。新しいリリースでシステムテーブルのスキーマが変更された場合、ClickHouseは現在のテーブルの名前を変更し、新しいテーブルを作成します。
システムログテーブルは、 /etc/clickhouse-server/config.d/ 内にテーブルと同じ名前の設定ファイルを作成するか、 /etc/clickhouse-server/config.xml に対応する要素を設定することでカスタマイズできます。カスタマイズ可能な要素は以下の通りです：
database: システムログテーブルが属するデータベース。このオプションは現在非推奨です。すべてのシステムログテーブルはデータベースsystemにあります。table: データを挿入するテーブル。partition_by: PARTITION BY 式を指定します。ttl: テーブルの TTL 式を指定します。flush_interval_milliseconds: ディスクにデータをフラッシュする間隔。engine: パラメータを持つ完全なエンジン式（ENGINE =で始まる）を提供します。このオプションはpartition_byおよびttlと競合します。これらを同時に設定すると、サーバーは例外を発生させて終了します。
例：
デフォルトでは、テーブルの成長は無制限です。テーブルのサイズを制御するために、古いログレコードを削除するための TTL 設定を使用できます。また、MergeTreeエンジンテーブルのパーティショニング機能も利用できます。
システムメトリクスのソース
システムメトリクスを収集するために、ClickHouseサーバーは以下を使用します：
CAP_NET_ADMINの権限。- procfs（Linuxのみ）。
procfs
ClickHouseサーバーが CAP_NET_ADMIN の権限を持っていない場合、代わりに ProcfsMetricsProvider を使用しようとします。ProcfsMetricsProvider は、クエリごとのシステムメトリクス（CPUおよびI/Oのため）を収集することを可能にします。
procfsがサポートされ、有効化されているシステムでは、ClickHouseサーバーは以下のメトリクスを収集します：
OSCPUVirtualTimeMicrosecondsOSCPUWaitMicrosecondsOSIOWaitMicrosecondsOSReadCharsOSWriteCharsOSReadBytesOSWriteBytes
OSIOWaitMicrosecondsは、Linuxカーネル5.14.x以降でデフォルトで無効です。sudo sysctl kernel.task_delayacct=1を使用するか、/etc/sysctl.d/に kernel.task_delayacct = 1 を設定した.confファイルを作成することで有効化できます。
ClickHouse Cloudにおけるシステムテーブル
ClickHouse Cloudでは、システムテーブルは、セルフマネージドのデプロイメントと同様に、サービスの状態とパフォーマンスに関する重要な洞察を提供します。一部のシステムテーブルはクラスタ全体のレベルで操作され、特に分散メタデータを管理するKeeperノードからデータを派生させるテーブルはそうです。これらのテーブルは、クラスタの集合的な状態を反映し、個々のノードでクエリした際に一貫性が保たれるべきです。たとえば、partsは、クエリ元のノードに関係なく一貫性があるべきです：
逆に、他のシステムテーブルはノード固有であり、例えば、メモリ内で動作するか、MergeTreeテーブルエンジンを使用してデータを持続させます。これは通常、ログやメトリクスといったデータに典型的です。この持続性により、歴史的データが分析のために利用可能であり続けます。しかし、これらのノード固有のテーブルは各ノードに固有のものであります。
一般的に、システムテーブルがノード固有かどうかを判断する際に適用できる以下のルールがあります：
_logサフィックスを持つシステムテーブル。- メトリクスを公開するシステムテーブル（例:
metrics,asynchronous_metrics,events）。 - 進行中のプロセスを公開するシステムテーブル（例:
processes,merges）。
さらに、システムテーブルの新バージョンは、アップグレードやスキーマの変更によって作成されることがあります。これらのバージョンは数値サフィックスを用いて命名されます。
例えば、ノードによって実行された各クエリの行を含む system.query_log テーブルを考えてみます：
複数バージョンのクエリ
merge 関数を使用して、これらのテーブルを横断してクエリを実行することができます。例えば、以下のクエリは各 query_log テーブルに対してターゲットノードに発行された最新のクエリを特定します：
テーブルの数字サフィックスはデータの順序を示唆することができますが、それに頼るべきではありません。このため、特定の日付範囲を対象とする際には、常にマージテーブル機能と日付フィルタを組み合わせて使用してください。
重要なことに、これらのテーブルは依然として 各ノードにローカル です。
ノード間のクエリ
クラスタ全体を包括的に表示するために、ユーザーは clusterAllReplicas 関数を merge 関数と組み合わせて活用することができます。clusterAllReplicas 関数は、"default" クラスター内のすべてのレプリカ間でシステムテーブルをクエリすることを可能にし、ノード固有のデータを統合された結果に集約します。merge 関数と組み合わせることで、クラスター内の特定のテーブルのすべてのシステムデータを対象とすることができます。
このアプローチは、クラスタ全体の操作を監視し、デバッグする際に特に価値があります。ユーザーはClickHouse Cloudデプロイメントの健全性とパフォーマンスを効果的に分析することができます。
ClickHouse Cloudは冗長性とフェイルオーバーのために複数のレプリカのクラスターを提供します。これにより、動的なオートスケーリングやゼロダウンタイムのアップグレードなどの機能が可能になります。特定の時点において、新しいノードがクラスターに追加されるプロセス中またはクラスターから削除されていることがあります。これらのノードをスキップするには、clusterAllReplicasを使用したクエリに SETTINGS skip_unavailable_shards = 1 を追加してください。以下のようになります。
例えば、分析にしばしば不可欠な query_log テーブルをクエリする際の違いを考えてみましょう。
ノード間およびバージョン間のクエリ
システムテーブルのバージョニングのため、これでもクラスタ内の全データを表すものではありません。上記をmerge 関数と組み合わせることで、特定の日付範囲について正確な結果が得られます：
