Consultas úteis para troubleshooting

Sem nenhuma ordem específica, aqui estão algumas consultas úteis para solucionar problemas no ClickHouse e entender o que está acontecendo. Também temos um ótimo post no blog com algumas consultas essenciais para monitorar o ClickHouse.

Veja quais configurações foram alteradas em relação ao valor padrão

SELECT
    name,
    value
FROM system.settings
WHERE changed

Verifique o tamanho de todas as suas tabelas

SELECT table,
    formatReadableSize(sum(bytes)) as size
    FROM system.parts
    WHERE active
GROUP BY table

A resposta é assim:

┌─table───────────┬─size──────┐
│ stat            │ 38.89 MiB │
│ customers       │ 525.00 B  │
│ my_sparse_table │ 40.73 MiB │
│ crypto_prices   │ 32.18 MiB │
│ hackernews      │ 6.23 GiB  │
└─────────────────┴───────────┘

Número de linhas e tamanho médio diário da sua tabela

SELECT
    table,
    formatReadableSize(size) AS size,
    rows,
    days,
    formatReadableSize(avgDaySize) AS avgDaySize
FROM
(
    SELECT
        table,
        sum(bytes) AS size,
        sum(rows) AS rows,
        min(min_date) AS min_date,
        max(max_date) AS max_date,
        max_date - min_date AS days,
        size / (max_date - min_date) AS avgDaySize
    FROM system.parts
    WHERE active
    GROUP BY table
    ORDER BY rows DESC
)

Percentual de compressão das colunas, bem como o tamanho do índice primário em memória

Você pode ver o nível de compressão dos seus dados por coluna. Esta consulta também retorna o tamanho dos seus índices primários em memória — algo útil de saber, porque os índices primários precisam caber na memória.

SELECT
    parts.*,
    columns.compressed_size,
    columns.uncompressed_size,
    columns.compression_ratio,
    columns.compression_percentage
FROM
(
    SELECT
        table,
        formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) AS uncompressed_size,
        formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) AS compressed_size,
        round(sum(data_compressed_bytes) / sum(data_uncompressed_bytes), 3) AS compression_ratio,
        round(100 - ((sum(data_compressed_bytes) * 100) / sum(data_uncompressed_bytes)), 3) AS compression_percentage
    FROM system.columns
    GROUP BY table
) AS columns
RIGHT JOIN
(
    SELECT
        table,
        sum(rows) AS rows,
        max(modification_time) AS latest_modification,
        formatReadableSize(sum(bytes)) AS disk_size,
        formatReadableSize(sum(primary_key_bytes_in_memory)) AS primary_keys_size,
        any(engine) AS engine,
        sum(bytes) AS bytes_size
    FROM system.parts
    WHERE active
    GROUP BY
        database,
        table
) AS parts ON columns.table = parts.table
ORDER BY parts.bytes_size DESC

Número de consultas enviadas pelo cliente nos últimos 10 minutos

Você pode aumentar ou diminuir o intervalo de tempo na função toIntervalMinute(10):

SELECT
    client_name,
    count(),
    query_kind,
    toStartOfMinute(event_time) AS event_time_m
FROM system.query_log
WHERE (type = 'QueryStart') AND (event_time > (now() - toIntervalMinute(10)))
GROUP BY
    event_time_m,
    client_name,
    query_kind
ORDER BY
    event_time_m DESC,
    count() ASC

Número de partes em cada partição

SELECT
    concat(database, '.', table),
    partition_id,
    count()
FROM system.parts
WHERE active
GROUP BY
    database,
    table,
    partition_id

Encontrar consultas de longa duração

Isso pode ajudar a encontrar consultas travadas:

SELECT
    elapsed,
    initial_user,
    client_name,
    hostname(),
    query_id,
    query
FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
ORDER BY elapsed DESC

Usando o Query id da consulta com pior desempenho, podemos obter um stack trace que pode ajudar na depuração.

SET allow_introspection_functions=1;

SELECT
    arrayStringConcat(
        arrayMap(
            x,
            y -> concat(x, ': ', y),
            arrayMap(x -> addressToLine(x), trace),
            arrayMap(x -> demangle(addressToSymbol(x)), trace)
        ),
        '\n'
    ) as trace
FROM
    system.stack_trace
WHERE
    query_id = '0bb6e88b-9b9a-4ffc-b612-5746c859e360';

Veja os erros mais recentes

SELECT *
FROM system.errors
ORDER BY last_error_time DESC

A resposta é assim:

┌─name──────────────────┬─code─┬─value─┬─────last_error_time─┬─last_error_message──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─last_error_trace─┬─remote─┐
│ UNKNOWN_TABLE         │   60 │     3 │ 2023-03-14 01:02:35 │ Table system.stack_trace doesn't exist                                                                                                              │ []               │      0 │
│ BAD_GET               │  170 │     1 │ 2023-03-14 00:58:55 │ Requested cluster 'default' not found                                                                                                               │ []               │      0 │
│ UNKNOWN_IDENTIFIER    │   47 │     1 │ 2023-03-14 00:49:12 │ Missing columns: 'parts.table' 'table' while processing query: 'table = parts.table', required columns: 'table' 'parts.table' 'table' 'parts.table' │ []               │      0 │
│ NO_ELEMENTS_IN_CONFIG │  139 │     2 │ 2023-03-14 00:42:11 │ Certificate file is not set.                                                                                                                        │ []               │      0 │
└───────────────────────┴──────┴───────┴─────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────┴────────┘

As 10 consultas que mais usam CPU e memória

SELECT
    type,
    event_time,
    initial_query_id,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'UserTimeMicroseconds')] AS userCPU,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'SystemTimeMicroseconds')] AS systemCPU,
    normalizedQueryHash(query) AS normalized_query_hash
FROM system.query_log
ORDER BY memory_usage DESC
LIMIT 10

Uma única consulta pode ser registrada como várias linhas com valores de query_id diferentes — consultas secundárias distribuídas e etapas internas de view têm is_initial_query = 0. Filtre por is_initial_query = 1 (ou query_id = initial_query_id) para ver as consultas como foram submetidas e observe que os valores internos de query_id atribuídos pelo ClickHouse podem incluir um rótulo como queryView.... Consulte a referência de \query_log“ para mais detalhes.

Quanto espaço em disco minhas projeções usam

SELECT
    name,
    parent_name,
    formatReadableSize(bytes_on_disk) AS bytes,
    formatReadableSize(parent_bytes_on_disk) AS parent_bytes,
    bytes_on_disk / parent_bytes_on_disk AS ratio
FROM system.projection_parts

Mostrar o armazenamento em disco, o número de partes, o número de linhas em system.parts e de marcas nos bancos de dados

SELECT
    database,
    table,
    partition,
    count() AS parts,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS bytes_on_disk,
    formatReadableQuantity(sum(rows)) AS rows,
    sum(marks) AS marks
FROM system.parts
WHERE (database != 'system') AND active
GROUP BY
    database,
    table,
    partition
ORDER BY database ASC

Liste os detalhes das novas partes gravadas recentemente

Os detalhes incluem quando elas foram criadas, qual é o tamanho delas, quantas linhas elas têm e mais:

SELECT
    modification_time,
    rows,
    formatReadableSize(bytes_on_disk),
    *
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE (database = 'default') AND active AND (level = 0)
ORDER BY modification_time DESC
LIMIT 100

Consultas de monitoramento em todo o cluster

As consultas a seguir são úteis para monitorar clusters do ClickHouse. Elas usam clusterAllReplicas() para agregar dados de todos os nós.

Estas consultas presumem que o nome do seu cluster é default. Se o cluster tiver um nome diferente, substitua 'default' e default pelo nome real do cluster.

Média de novas partes criadas por minuto e por segundo (na última hora)

WITH
    PER_MINUTE AS
    (
    SELECT
        toStartOfInterval(modification_time, toIntervalMinute(1)) AS t,
        count() AS new_part_count
    FROM
        clusterAllReplicas(default, merge(system, '^parts'))
    WHERE
        (database = 'default') AND
        (table = 'your_table') AND
        (active = true) AND
        (level = 0) AND
        (modification_time >= (now() - toIntervalHour(1)))
    GROUP BY
        t
    ORDER BY
        t ASC
    SETTINGS skip_unavailable_shards = 1
    )
SELECT
    AVG(new_part_count) AS new_parts_per_minute,
    new_parts_per_minute / 60 AS new_parts_per_second
FROM
    PER_MINUTE

Substitua 'your_table' pelo nome da tabela que você quer monitorar.

Consultas com uso intensivo de CPU e memória (em todo o cluster)

SELECT
    type,
    event_time,
    initial_query_id,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'UserTimeMicroseconds')] AS userCPU,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'SystemTimeMicroseconds')] AS systemCPU,
    normalizedQueryHash(query) AS normalized_query_hash
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
ORDER BY memory_usage DESC
LIMIT 10

Mesclagens em andamento com ETA

Esta consulta mostra as mesclagens em execução no momento no cluster, com tempo estimado para conclusão:

SELECT
    hostName(),
    database,
    table,
    round(elapsed, 0) AS elapsed_seconds,
    round(progress, 4) AS progress_ratio,
    formatReadableTimeDelta((elapsed / progress) - elapsed) AS estimated_time_remaining,
    num_parts,
    result_part_name
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^merges'))
ORDER BY (elapsed / progress) - elapsed ASC

Consultas mais frequentes por hash normalizado

Encontre as consultas executadas com maior frequência (útil para identificar quais delas otimizar):

SELECT
    normalizedQueryHash(query) AS query_hash,
    count() AS execution_count,
    any(query) AS example_query
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 1
GROUP BY normalizedQueryHash(query)
ORDER BY execution_count DESC
LIMIT 20

Contagem de erros por tipo de evento e data

Analise os erros na criação de partes em todo o cluster:

SELECT
    event_date,
    event_type,
    table,
    error,
    COUNT() AS error_count
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^part_log'))
WHERE database = 'default'
GROUP BY
    event_date,
    event_type,
    error,
    table
ORDER BY
    event_date DESC,
    error_count DESC

Número de tabelas por nó

Verifique como as tabelas se distribuem pelos nós do cluster:

SELECT
    hostName() AS host,
    count() AS table_count
FROM clusterAllReplicas('default', merge(system, '^tables'))
WHERE database = 'default'
GROUP BY hostName()
ORDER BY table_count DESC

Verifique operações de async insert

Monitore a atividade de async insert:

SELECT
    event_date,
    count() AS total_count,
    sum(if(query LIKE '%async%', 1, 0)) AS async_count,
    sum(if(query LIKE '%INSERT%', 1, 0)) AS insert_count
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 7
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date DESC

Análise de partes e mesclagem

Partes ativas atualmente por tabela

Veja o número de partes ativas por tabela em todo o cluster:

SELECT
    database,
    table,
    count() AS part_count,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS total_size
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE active = 1 AND database = 'default'
GROUP BY database, table
ORDER BY part_count DESC

Partições com excesso de partes

Encontre partições que possam ter excesso de partes (o que pode afetar o desempenho da consulta):

SELECT
    database,
    table,
    partition,
    count() AS part_count,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS total_size
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE active = 1
GROUP BY database, table, partition
HAVING part_count > 100
ORDER BY part_count DESC

Partes desanexadas

Verifique se há partes desanexadas que precisem ser investigadas:

SELECT
    database,
    table,
    partition_id,
    name,
    reason,
    count()
FROM clusterAllReplicas(default, system.detached_parts)
GROUP BY database, table, partition_id, name, reason
ORDER BY database, table

Consultas de informações do sistema

Uso de memória do cluster por nó

Monitore o consumo de memória em todos os nós:

SELECT
    hostName() AS host,
    formatReadableSize(max(memory_usage)) AS peak_memory,
    formatReadableSize(avg(memory_usage)) AS avg_memory,
    formatReadableSize(min(memory_usage)) AS min_memory
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 1
GROUP BY hostName()
ORDER BY peak_memory DESC

Executar consultas no cluster

Confira quais consultas estão em execução no momento:

SELECT
    hostName() AS host,
    initial_user,
    query_id,
    elapsed,
    read_rows,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory_usage,
    normalizedQueryHash(query) AS query_hash
FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
ORDER BY elapsed DESC

Configurações modificadas em relação aos valores padrão

Veja quais configurações foram alteradas em relação aos valores padrão:

SELECT
    hostName() AS host,
    name,
    value
FROM clusterAllReplicas(default, system.settings)
WHERE changed = 1
ORDER BY hostName(), name

Status da fila de replicação

Para tabelas replicadas, verifique a fila de replicação:

SELECT
    hostName() AS host,
    database,
    table,
    count() AS queue_size,
    sum(if(is_currently_executing = 1, 1, 0)) AS executing_count
FROM clusterAllReplicas(default, system.replication_queue)
GROUP BY hostName(), database, table
HAVING queue_size > 0
ORDER BY queue_size DESC

Última modificação em 3 de julho de 2026

Como usar array join para extrair e consultar atributos variáveis com as chaves e os valores de um mapExemplo simples para ilustrar como usar array join para extrair e consultar atributos variáveis com as chaves e os valores de um map