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時系列クエリのパフォーマンス

ストレージを最適化した後の次のステップは、クエリパフォーマンスの向上です。このセクションでは、ORDER BY キーの最適化とマテリアライズドビューの使用という 2 つの重要な技術を探ります。これらのアプローチによって、クエリの実行時間を秒からミリ秒に短縮する方法を見ていきます。

ORDER BY キーの最適化​

他の最適化を試みる前に、ClickHouse ができるだけ迅速な結果を生成できるように、オーダリングキーを最適化する必要があります。キーの選択は、実行するクエリに大きく依存します。たとえば、ほとんどのクエリが project および subproject カラムでフィルタリングされる場合、この場合には、時間カラムに加えてオーダリングキーにこれらを追加することが良いアイデアです。

同じカラムタイプを持ち、(project, subproject, time) でソートされたテーブルの別バージョンを作成しましょう。

CREATE TABLE wikistat_project_subproject
(
    `time` DateTime,
    `project` String,
    `subproject` String,
    `path` String,
    `hits` UInt64
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (project, subproject, time);

次に、パフォーマンスに対するオーダリングキーの重要性を理解するために、複数のクエリを比較してみましょう。前回のデータタイプおよびコーデックの最適化を適用していないため、クエリパフォーマンスの違いはソート順にのみ基づいています。

クエリ(time)(project, subproject, time)
SELECT project, sum(hits) AS h
FROM wikistat
GROUP BY project
ORDER BY h DESC
LIMIT 10;
2.381 sec1.660 sec
SELECT subproject, sum(hits) AS h
FROM wikistat
WHERE project = 'it'
GROUP BY subproject
ORDER BY h DESC
LIMIT 10;
2.148 sec0.058 sec
SELECT toStartOfMonth(time) AS m, sum(hits) AS h
FROM wikistat
WHERE (project = 'it') AND (subproject = 'zero')
GROUP BY m
ORDER BY m DESC
LIMIT 10;
2.192 sec0.012 sec
SELECT path, sum(hits) AS h
FROM wikistat
WHERE (project = 'it') AND (subproject = 'zero')
GROUP BY path
ORDER BY h DESC
LIMIT 10;
2.968 sec0.010 sec

マテリアライズドビュー​

もう 1 つのオプションは、マテリアライズドビューを使用して人気のあるクエリの結果を集約して保存することです。これらの結果は、元のテーブルの代わりにクエリすることができます。たとえば、次のクエリがよく実行される場合を考えてみましょう。

SELECT path, SUM(hits) AS v
FROM wikistat
WHERE toStartOfMonth(time) = '2015-05-01'
GROUP BY path
ORDER BY v DESC
LIMIT 10

┌─path──────────────────┬────────v─┐
│ -                     │ 89650862 │
│ Angelsberg            │ 19165753 │
│ Ana_Sayfa             │  6368793 │
│ Academy_Awards        │  4901276 │
│ Accueil_(homonymie)   │  3805097 │
│ Adolf_Hitler          │  2549835 │
│ 2015_in_spaceflight   │  2077164 │
│ Albert_Einstein       │  1619320 │
│ 19_Kids_and_Counting  │  1430968 │
│ 2015_Nepal_earthquake │  1406422 │
└───────────────────────┴──────────┘

10 行がセットされました。経過時間: 2.285 sec。231.41百万行、9.22 GB を処理しました (101.26百万行/秒、4.03 GB/秒)
ピークメモリ使用量: 1.50 GiB。

マテリアライズドビューの作成​

次のマテリアライズドビューを作成できます。

CREATE TABLE wikistat_top
(
    `path` String,
    `month` Date,
    hits UInt64
)
ENGINE = SummingMergeTree
ORDER BY (month, hits);

CREATE MATERIALIZED VIEW wikistat_top_mv 
TO wikistat_top
AS
SELECT
    path,
    toStartOfMonth(time) AS month,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
GROUP BY path, month;

宛先テーブルのバックフィル​

この宛先テーブルは、wikistat テーブルに新しいレコードが挿入されるときにのみ populated されるため、バックフィルを行う必要があります。

これを行う最も簡単な方法は、INSERT INTO SELECT ステートメントを使用して、マテリアライズドビューのターゲットテーブルに直接挿入することであり、ビューの SELECT クエリ (変換) を使用することです。

INSERT INTO wikistat_top
SELECT
    path,
    toStartOfMonth(time) AS month,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
GROUP BY path, month;

生データセットのカーディナリティによっては (1億行を持つ！)、この方法はメモリ集約的になる場合があります。あるいは、最小限のメモリを必要とするバリアントを使用できます。

  • Null テーブルエンジンを持つ一時テーブルを作成
  • 通常使用されるマテリアライズドビューのコピーをその一時テーブルに接続
  • INSERT INTO SELECT クエリを使用して、生データセットからその一時テーブルにすべてのデータをコピー
  • 一時テーブルと一時マテリアライズドビューを削除

そのアプローチでは、生データセットの行が一時テーブルにブロック単位でコピーされ（これらの行は保存されません）、各ブロックの行に対して部分的な状態が計算され、ターゲットテーブルに書き込まれ、これらの状態がバックグラウンドで増分的にマージされます。

CREATE TABLE wikistat_backfill
(
    `time` DateTime,
    `project` String,
    `subproject` String,
    `path` String,
    `hits` UInt64
)
ENGINE = Null;

次に、wikistat_backfill から読み取り、wikistat_top に書き込むマテリアライズドビューを作成します。

CREATE MATERIALIZED VIEW wikistat_backfill_top_mv 
TO wikistat_top
AS
SELECT
    path,
    toStartOfMonth(time) AS month,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat_backfill
GROUP BY path, month;

そして最後に、初期の wikistat テーブルから wikistat_backfill を populate します。

INSERT INTO wikistat_backfill
SELECT * 
FROM wikistat;

そのクエリが完了すると、バックフィルテーブルとマテリアライズドビューを削除できます。

DROP VIEW wikistat_backfill_top_mv;
DROP TABLE wikistat_backfill;

これで、元のテーブルの代わりにマテリアライズドビューをクエリできます。

SELECT path, sum(hits) AS hits
FROM wikistat_top
WHERE month = '2015-05-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY hits DESC
LIMIT 10;

┌─path──────────────────┬─────hits─┐
│ -                     │ 89543168 │
│ Angelsberg            │  7047863 │
│ Ana_Sayfa             │  5923985 │
│ Academy_Awards        │  4497264 │
│ Accueil_(homonymie)   │  2522074 │
│ 2015_in_spaceflight   │  2050098 │
│ Adolf_Hitler          │  1559520 │
│ 19_Kids_and_Counting  │   813275 │
│ Andrzej_Duda          │   796156 │
│ 2015_Nepal_earthquake │   726327 │
└───────────────────────┴──────────┘

10 行がセットされました。経過時間: 0.004 sec。

ここでのパフォーマンス改善は劇的です。以前はこのクエリの結果を計算するのに 2 秒以上かかっていましたが、現在はわずか 4 ミリ秒です。