> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > ClickHouse를 빌드하고 DEFLATE_QPL 코덱으로 벤치마크를 실행하는 방법 # DEFLATE_QPL로 벤치마크 실행 * 호스트 머신이 QPL의 필수 [사전 요구 사항](https://intel.github.io/qpl/documentation/get_started_docs/installation.html#prerequisites)을 충족하는지 확인하세요 * `cmake` 빌드 중에는 deflate\_qpl이 기본적으로 활성화됩니다. 실수로 변경한 경우 빌드 플래그를 다시 확인하세요: ENABLE\_QPL=1 * 일반적인 요구 사항은 ClickHouse의 일반 [빌드 지침](/docs/ko/resources/develop-contribute/build/build)을 참조하세요
## 파일 목록
[qpl-cmake](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/contrib/qpl-cmake) 아래의 `benchmark_sample` 폴더에는 Python 스크립트로 벤치마크를 실행하는 예시가 포함되어 있습니다: `client_scripts`에는 일반적인 벤치마크를 실행하기 위한 Python 스크립트가 포함되어 있습니다. 예시는 다음과 같습니다: * `client_stressing_test.py`: \[1\~4]개의 서버 인스턴스를 대상으로 쿼리 스트레스 테스트를 수행하는 Python 스크립트입니다. * `queries_ssb.sql`: [Star Schema Benchmark](/docs/ko/get-started/sample-datasets/star-schema)의 모든 쿼리가 나열된 파일입니다. * `allin1_ssb.sh`: 이 셸 스크립트는 전체 벤치마크 워크플로를 자동으로 한 번에 실행합니다. `database_files`는 lz4/deflate/zstd 코덱에 따라 데이터베이스 파일이 저장됨을 의미합니다.
## Star Schema용 벤치마크 자동 실행:
```bash theme={null} $ cd ./benchmark_sample/client_scripts $ sh run_ssb.sh ``` 완료되면 이 폴더에서 모든 결과를 확인하세요:`./output/` 실패한 경우 아래 섹션에 따라 벤치마크를 수동으로 실행하세요.
## 정의
\[CLICKHOUSE\_EXE]는 ClickHouse 실행 파일의 경로를 의미합니다.
## 환경
* CPU: Sapphire Rapid * OS 요구 사항은 [QPL 시스템 요구 사항](https://intel.github.io/qpl/documentation/get_started_docs/installation.html#system-requirements)을 참조하십시오 * IAA 설정은 [Accelerator Configuration](https://intel.github.io/qpl/documentation/get_started_docs/installation.html#accelerator-configuration)을 참조하십시오 * Python 모듈을 설치하십시오: ```bash theme={null} pip3 install clickhouse_driver numpy ``` \[IAA 자체 점검] ```bash theme={null} $ accel-config list | grep -P 'iax|state' ``` 예상 출력은 다음과 같습니다: ```bash theme={null} "dev":"iax1", "state":"enabled", "state":"enabled", ``` 아무 출력도 표시되지 않으면 IAA가 아직 준비되지 않은 상태입니다. IAA 설정을 다시 확인하십시오.
## 원시 데이터 생성
```bash theme={null} $ cd ./benchmark_sample $ mkdir rawdata_dir && cd rawdata_dir ``` [`dbgen`](/docs/ko/get-started/sample-datasets/star-schema)을 사용해 다음 매개변수로 1억 개의 행 데이터를 생성합니다: -s 20 `*.tbl` 같은 파일은 `./benchmark_sample/rawdata_dir/ssb-dbgen` 아래에 생성되어야 합니다:
## 데이터베이스 설정
LZ4 코덱을 사용해 데이터베이스를 설정합니다 ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/lz4 $ [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null& $ [CLICKHOUSE_EXE] client ``` 여기에서 콘솔에 `Connected to ClickHouse server` 메시지가 표시되어야 합니다. 이 메시지는 클라이언트가 서버와의 연결을 성공적으로 설정했음을 의미합니다. [Star Schema Benchmark](/docs/ko/get-started/sample-datasets/star-schema)에 나와 있는 아래 3단계를 완료하십시오. * ClickHouse에서 테이블 생성 * 데이터 삽입. 여기서는 입력 데이터로 `./benchmark_sample/rawdata_dir/ssb-dbgen/*.tbl`을 사용하십시오. * "star schema"를 비정규화된 "flat schema"로 변환 IAA Deflate 코덱으로 DB 설정 ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/deflate $ [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null& $ [CLICKHOUSE_EXE] client ``` 위의 lz4와 동일한 3단계를 완료합니다 ZSTD 코덱으로 데이터베이스를 설정합니다 ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/zstd $ [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null& $ [CLICKHOUSE_EXE] client ``` 위의 lz4와 동일하게 3단계를 완료하십시오 \[자체 점검] 각 코덱(lz4/zstd/deflate)별로 데이터베이스가 정상적으로 생성되었는지 확인하려면 아래 쿼리를 실행하세요: ```sql theme={null} SELECT count() FROM lineorder_flat ``` 다음과 같은 출력이 표시되어야 합니다: ```sql theme={null} ┌───count()─┐ │ 119994608 │ └───────────┘ ``` \[IAA Deflate 코덱 자체 점검] 클라이언트에서 처음으로 삽입 또는 쿼리를 실행하면 ClickHouse 서버 콘솔에 다음 로그가 출력될 것으로 예상됩니다: ```text theme={null} Hardware-assisted DeflateQpl codec is ready! ``` 이 로그가 보이지 않고 대신 아래와 같은 다른 로그가 표시된다면: ```text theme={null} 하드웨어 가속 DeflateQpl 코덱 초기화에 실패했습니다 ``` 이는 IAA 장치가 아직 준비되지 않았다는 뜻이므로, IAA 설정을 다시 확인해야 합니다.
### 단일 인스턴스에서 벤치마크하기
* 벤치마크를 시작하기 전에 C6를 비활성화하고 CPU 주파수 거버너를 `performance`로 설정하십시오. ```bash theme={null} $ cpupower idle-set -d 3 $ cpupower frequency-set -g performance ``` * 소켓 간 교차 메모리 바인딩으로 인한 영향을 없애기 위해 `numactl`을 사용하여 서버는 한 소켓에, 클라이언트는 다른 소켓에 바인딩합니다. * 단일 인스턴스는 단일 클라이언트가 연결된 단일 서버를 의미합니다. 이제 LZ4/Deflate/ZSTD 각각에 대해 벤치마크를 실행합니다: LZ4: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/lz4 $ numactl -m 0 -N 0 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null& $ cd ./client_scripts $ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 1 > lz4.log ``` IAA deflate: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/deflate $ numactl -m 0 -N 0 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null& $ cd ./client_scripts $ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 1 > deflate.log ``` ZSTD: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/zstd $ numactl -m 0 -N 0 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null& $ cd ./client_scripts $ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 1 > zstd.log ``` 이제 예상대로 3개의 로그가 출력되어야 합니다: ```text theme={null} lz4.log deflate.log zstd.log ``` 성능 메트릭을 확인하는 방법: 여기서는 QPS를 중점적으로 보므로 `QPS_Final` 키워드를 검색하여 통계를 확인하십시오
## 다중 인스턴스로 벤치마크하기
* 과도한 스레드로 인한 메모리 병목의 영향을 줄이기 위해 다중 인스턴스로 벤치마크를 실행하는 것을 권장합니다. * 다중 인스턴스는 각각의 클라이언트에 연결된 여러 대(2대 또는 4대)의 서버를 의미합니다. * 하나의 소켓에 있는 코어는 균등하게 나누어 각 서버에 할당해야 합니다. * 다중 인스턴스의 경우 각 코덱마다 새 폴더를 생성하고, 단일 인스턴스와 유사한 단계에 따라 데이터셋을 삽입해야 합니다. 차이점은 2가지입니다: * 클라이언트 측에서는 테이블 생성 및 데이터 삽입 시 할당된 포트로 ClickHouse를 실행해야 합니다. * 서버 측에서는 포트가 할당된 특정 xml 구성 파일로 ClickHouse를 실행해야 합니다. 다중 인스턴스용 사용자 지정 xml 구성 파일은 모두 ./server\_config 아래에 제공됩니다. 여기서는 소켓당 코어가 60개라고 가정하고, 예시로 2개의 인스턴스를 사용합니다. 첫 번째 인스턴스용 서버 실행 LZ4: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/lz4 $ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null& ``` ZSTD: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/zstd $ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null& ``` IAA Deflate: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/deflate $ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null& ``` \[두 번째 인스턴스용 서버 시작] LZ4: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir && mkdir lz4_s2 && cd lz4_s2 $ cp ../../server_config/config_lz4_s2.xml ./ $ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4_s2.xml >&/dev/null& ``` ZSTD: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir && mkdir zstd_s2 && cd zstd_s2 $ cp ../../server_config/config_zstd_s2.xml ./ $ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd_s2.xml >&/dev/null& ``` IAA Deflate: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir && mkdir deflate_s2 && cd deflate_s2 $ cp ../../server_config/config_deflate_s2.xml ./ $ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate_s2.xml >&/dev/null& ``` 두 번째 인스턴스용 테이블 생성 && 데이터 삽입 테이블 생성: ```bash theme={null} $ [CLICKHOUSE_EXE] client -m --port=9001 ``` 데이터 삽입: ```bash theme={null} $ [CLICKHOUSE_EXE] client --query "INSERT INTO [TBL_FILE_NAME] FORMAT CSV" < [TBL_FILE_NAME].tbl --port=9001 ``` * \[TBL\_FILE\_NAME]은 `./benchmark_sample/rawdata_dir/ssb-dbgen` 아래에서 정규식 \*. tbl에 맞게 이름이 지정된 파일 이름을 나타냅니다. * `--port=9001`은 서버 인스턴스에 할당된 포트를 의미하며, 이 포트는 config\_lz4\_s2.xml/config\_zstd\_s2.xml/config\_deflate\_s2.xml에도 정의되어 있습니다. 인스턴스를 더 추가하려면 이를 각각 s3/s4 인스턴스에 해당하는 값 9002/9003으로 대체해야 합니다. 이를 지정하지 않으면 기본 포트는 9000이며, 이 값은 첫 번째 인스턴스에서 이미 사용 중입니다. 2개 인스턴스로 벤치마크 LZ4: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/lz4 $ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null& $ cd ./database_dir/lz4_s2 $ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4_s2.xml >&/dev/null& $ cd ./client_scripts $ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 2 > lz4_2insts.log ``` ZSTD: ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/zstd $ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null& $ cd ./database_dir/zstd_s2 $ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd_s2.xml >&/dev/null& $ cd ./client_scripts $ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 2 > zstd_2insts.log ``` IAA deflate ```bash theme={null} $ cd ./database_dir/deflate $ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null& $ cd ./database_dir/deflate_s2 $ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate_s2.xml >&/dev/null& $ cd ./client_scripts $ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 2 > deflate_2insts.log ``` 여기서 client\_stressing\_test.py의 마지막 인수인 `2`는 인스턴스 수를 의미합니다. 더 많은 인스턴스를 사용하려면 이 값을 3 또는 4로 대체해야 합니다. 이 스크립트는 최대 4개의 인스턴스를 지원합니다/ 이제 예상한 대로 3개의 로그가 출력되어야 합니다: ```text theme={null} lz4_2insts.log deflate_2insts.log zstd_2insts.log ``` 성능 메트릭을 확인하는 방법: 여기서는 QPS를 중점적으로 보므로 `QPS_Final` 키워드를 검색해 통계를 수집하십시오. 4개 인스턴스에 대한 벤치마크 설정은 위의 2개 인스턴스와 유사합니다. 검토용 최종 보고서에는 2개 인스턴스의 벤치마크 데이터를 사용하는 것을 권장합니다.
## 팁
새 ClickHouse 서버를 시작하기 전에 항상 백그라운드에서 실행 중인 ClickHouse 프로세스가 없는지 확인하고, 기존 프로세스가 있으면 종료하십시오: ```bash theme={null} $ ps -aux| grep clickhouse $ kill -9 [PID] ``` ./client\_scripts/queries\_ssb.sql의 쿼리 목록을 공식 [Star Schema Benchmark](/docs/ko/get-started/sample-datasets/star-schema)와 비교해 보면, 포함되지 않은 3개의 쿼리(Q1.2/Q1.3/Q3.4)가 있음을 확인할 수 있습니다. 이는 이러한 쿼리의 CPU 사용률이 매우 낮아 \< 10%에 불과하므로 성능 차이를 보여주기 어렵기 때문입니다.