> ## 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. # Desempenho de consultas - séries temporais > Melhorando o desempenho de consultas de séries temporais Após otimizar o armazenamento, o próximo passo é melhorar o desempenho das consultas. Esta seção aborda duas técnicas principais: otimizar as chaves `ORDER BY` e usar visões materializadas. Veremos como essas abordagens podem reduzir o tempo das consultas de segundos para milissegundos.
## Otimize as chaves `ORDER BY`
Antes de tentar outras otimizações, você deve otimizar as chaves `ORDER BY` para garantir que o ClickHouse produza os resultados mais rápidos possíveis. A escolha da chave `ORDER BY` certa depende em grande parte das consultas que você vai executar. Suponha que a maioria das nossas consultas filtre pelas colunas `project` e `subproject`. Nesse caso, é uma boa ideia adicioná-las à chave `ORDER BY` — assim como a coluna `time`, já que também fazemos consultas com base no tempo. Vamos criar outra versão da tabela que tenha os mesmos tipos de coluna de `wikistat`, mas seja ordenada por `(project, subproject, time)`. ```sql theme={null} CREATE TABLE wikistat_project_subproject ( `time` DateTime, `project` String, `subproject` String, `path` String, `hits` UInt64 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (project, subproject, time); ``` Vamos agora comparar várias consultas para ter uma ideia de quanto a expressão da nossa chave `ORDER BY` é essencial para o desempenho. Observe que não aplicamos nossas otimizações anteriores de tipos de dados e codec, portanto quaisquer diferenças no desempenho das consultas se devem apenas à ordem de ordenação.
Consulta `(time)` `(project, subproject, time)`
```sql theme={null} SELECT project, sum(hits) AS h FROM wikistat GROUP BY project ORDER BY h DESC LIMIT 10; ``` 2.381 sec 1.660 sec
```sql theme={null} SELECT subproject, sum(hits) AS h FROM wikistat WHERE project = 'it' GROUP BY subproject ORDER BY h DESC LIMIT 10; ``` 2.148 sec 0.058 sec
```sql theme={null} 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 sec 0.012 sec
```sql theme={null} 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 sec 0.010 sec
## Visões materializadas
Outra opção é usar visões materializadas para agregar e armazenar os resultados de consultas usadas com frequência. Esses resultados podem ser consultados em vez dos da tabela original. Suponha que, no nosso caso, a consulta a seguir seja executada com bastante frequência: ```sql theme={null} SELECT path, SUM(hits) AS v FROM wikistat WHERE toStartOfMonth(time) = '2015-05-01' GROUP BY path ORDER BY v DESC LIMIT 10 ``` ```text theme={null} ┌─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 rows in set. Elapsed: 2.285 sec. Processed 231.41 million rows, 9.22 GB (101.26 million rows/s., 4.03 GB/s.) Peak memory usage: 1.50 GiB. ```
### Criar visão materializada
Podemos criar a seguinte visão materializada: ```sql theme={null} CREATE TABLE wikistat_top ( `path` String, `month` Date, hits UInt64 ) ENGINE = SummingMergeTree ORDER BY (month, hits); ``` ```sql theme={null} 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; ```
### Carga retroativa da tabela de destino
Esta tabela de destino só será populada quando novos registros forem inseridos na tabela `wikistat`, portanto precisamos fazer uma [carga retroativa](/docs/pt-BR/guides/clickhouse/data-modelling/backfilling). A maneira mais fácil de fazer isso é usar uma instrução [`INSERT INTO SELECT`](/docs/pt-BR/reference/statements/insert-into#inserting-the-results-of-select) para inserir diretamente na tabela de destino da visão materializada [usando](https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ClickHouse_vs_ElasticSearch/DataAnalytics#variant-1---directly-inserting-into-the-target-table-by-using-the-materialized-views-transformation-query) a consulta `SELECT` da visão (transformação): ```sql theme={null} INSERT INTO wikistat_top SELECT path, toStartOfMonth(time) AS month, sum(hits) AS hits FROM wikistat GROUP BY path, month; ``` Dependendo da cardinalidade do conjunto de dados brutos (temos 1 bilhão de linhas!), essa pode ser uma abordagem que consome muita memória. Como alternativa, você pode usar uma variante que requer o mínimo de memória: * Criar uma tabela temporária com o engine de tabela Null * Conectar uma cópia da visão materializada normalmente usada a essa tabela temporária * Usar uma consulta `INSERT INTO SELECT` para copiar todos os dados do conjunto de dados brutos para essa tabela temporária * Excluir a tabela temporária e a visão materializada temporária. Com essa abordagem, as linhas do conjunto de dados brutos são copiadas bloco a bloco para a tabela temporária (que não armazena nenhuma dessas linhas) e, para cada bloco de linhas, um estado parcial é calculado e gravado na tabela de destino, onde esses estados são mesclados incrementalmente em segundo plano. ```sql theme={null} CREATE TABLE wikistat_backfill ( `time` DateTime, `project` String, `subproject` String, `path` String, `hits` UInt64 ) ENGINE = Null; ``` Em seguida, criaremos uma visão materializada para ler a partir de `wikistat_backfill` e gravar em `wikistat_top` ```sql theme={null} 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; ``` E, por fim, vamos popular `wikistat_backfill` a partir da tabela `wikistat` inicial: ```sql theme={null} INSERT INTO wikistat_backfill SELECT * FROM wikistat; ``` Quando essa consulta for concluída, podemos excluir a tabela de backfill e a visão materializada: ```sql theme={null} DROP VIEW wikistat_backfill_top_mv; DROP TABLE wikistat_backfill; ``` Agora podemos fazer consultas na visão materializada em vez da tabela original: ```sql theme={null} SELECT path, sum(hits) AS hits FROM wikistat_top WHERE month = '2015-05-01' GROUP BY ALL ORDER BY hits DESC LIMIT 10; ``` ```text theme={null} ┌─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 rows in set. Elapsed: 0.004 sec. ``` A melhora de desempenho aqui é impressionante. Antes, levava pouco mais de 2 segundos para calcular a resposta dessa consulta, e agora leva apenas 4 milissegundos.