尺寸和硬件建议
本指南讨论了我们关于开源用户的硬件、计算、内存和磁盘配置的总体建议。如果您想简化您的设置，我们推荐使用 ClickHouse Cloud，因为它会自动缩放并适应您的工作负载，同时降低与基础设施管理相关的成本。
您的 ClickHouse 集群的配置高度依赖于您应用程序的用例和工作负载模式。在规划您的架构时，您必须考虑以下因素：
- 并发性（每秒请求数）
- 吞吐量（每秒处理的行数）
- 数据量
- 数据保留策略
- 硬件成本
- 维护成本
磁盘
您应与 ClickHouse 一起使用的磁盘类型取决于数据量、延迟或吞吐量要求。
性能优化
为了最大化性能，我们建议直接连接 AWS 提供的预置 IOPS SSD 卷 或您云提供商的等效产品，以优化 IO。
降低存储成本
为了降低成本，您可以使用 通用 SSD EBS 卷。
您还可以在 热/温/冷架构 中使用 SSD 和 HDD 实现分层存储。或者，也可以使用 AWS S3 来分离计算和存储。请参阅我们的指南 使用开源 ClickHouse 实现计算与存储的分离。在 ClickHouse Cloud 中，计算与存储的分离是默认可用的。
CPU
我应使用哪种 CPU？
您应使用的 CPU 类型取决于您的使用模式。然而，通常情况下，具有许多频繁并发查询、处理更多数据或使用计算密集型 UDF 的应用程序将需要更多的 CPU 核心。
低延迟或面向客户的应用程序
对于要求在几十毫秒的延迟，如面向客户的工作负载，我们建议使用 AWS 的 EC2 i3 系列 或 i4i 系列 或您云提供商的相应产品，这些产品经过 IO 优化。
高并发应用程序
对于需要优化并发性（每秒 100 次以上查询）的工作负载，我们建议使用 AWS 的 计算优化 C 系列 或您云提供商的相应产品。
数据仓库用例
对于数据仓库工作负载和临时分析查询，我们建议使用 AWS 的 R 类型系列 或您云提供商的相应产品，因为它们是内存优化的。
CPU 利用率应该是多少？
ClickHouse 没有标准的 CPU 利用率目标。使用工具如 iostat 来测量平均 CPU 使用率，并根据需要调整服务器的大小以应对意外的流量激增。然而，对于具有临时查询的分析或数据仓库用例，您应目标设定在 10-20% 的 CPU 利用率。
我应该使用多少 CPU 核心？
您应使用的 CPU 数量取决于您的工作负载。然而，我们通常根据 CPU 类型建议以下内存与 CPU 核心的比率：
例如，使用 M 型 CPU 时，我们建议每 25 个 CPU 核心配置 100GB 内存。要确定适合您应用程序的内存量，需要对您的内存使用情况进行分析。您可以阅读 关于调试内存问题的指南 或使用 内置的可观察性仪表盘 来监控 ClickHouse。
内存
与您的 CPU 选择一样，存储比、内存与 CPU 比率的选择取决于您的用例。
所需的 RAM 量通常取决于：
- 查询的复杂性。
- 在查询中处理的数据量。
然而，通常情况下，内存越多，查询运行的速度会越快。
如果您的用例对价格敏感，较低的内存量也可以使用，因为可以启用设置 (max_bytes_before_external_group_by 和 max_bytes_before_external_sort) 允许将数据溢出到磁盘，但请注意这可能会大幅影响查询性能。
内存与存储的比率应该是多少？
对于低数据量，1:1 的内存与存储比率是可以接受的，但总内存不应低于 8GB。
对于长期保留数据或高数据量的用例，我们建议内存与存储比率为 1:100 到 1:130。例如，如果您存储 10TB 的数据，则每个副本需要 100GB 的 RAM。
对于频繁访问的用例，如面向客户的工作负载，我们建议使用更多内存，内存与存储比率为 1:30 到 1:50。
副本
我们建议每个分片至少有三个副本（或者与 Amazon EBS 一起使用两个副本）。此外，我们建议在添加额外副本（横向扩展）之前对所有副本进行垂直扩展。
ClickHouse 并不会自动进行分片，重新分片您的数据集将需要大量计算资源。因此，我们通常建议使用可用的最大服务器，以防将来需要重新分片数据。
考虑使用 ClickHouse Cloud，它会自动扩展，并允许您轻松控制副本的数量以满足您的用例。
大型工作负载的示例配置
ClickHouse 配置高度依赖于您的特定应用程序需求。如果您希望我们帮助优化您的架构以降低成本和提高性能，请 联系销售。
为了提供指导（而非建议），以下是一些在生产环境中使用 ClickHouse 用户的示例配置：
财富 500 强 B2B SaaS
| 存储 | |
| 每月新数据量 | 30TB |
| 总存储（压缩后） | 540TB |
| 数据保留期 | 18 个月 |
| 每个节点的磁盘 | 25TB |
| CPU | |
| 并发性 | 200+ 并发查询 |
| 副本数量（包括 HA 配对） | 44 |
| 每个节点的 vCPU | 62 |
| 总 vCPU | 2700 |
| 内存 | |
| 总 RAM | 11TB |
| 每个副本的 RAM | 256GB |
| RAM 和 vCPU 比 | 4:1 |
| RAM 与磁盘比 | 1:50 |
财富 500 强电信运营商的日志用例配置
| 存储 | |
| 每月日志数据量 | 4860TB |
| 总存储（压缩后） | 608TB |
| 数据保留期 | 30 天 |
| 每个节点的磁盘 | 13TB |
| CPU | |
| 副本数量（包括 HA 配对） | 38 |
| 每个节点的 vCPU | 42 |
| 总 vCPU | 1600 |
| 内存 | |
| 总 RAM | 10TB |
| 每个副本的 RAM | 256GB |
| RAM 和 vCPU 比 | 6:1 |
| RAM 与磁盘比 | 1:60 |
深入阅读
以下是使用开源 ClickHouse 的公司在架构方面发表的博客文章：
