硬件和配置建议
本指南讨论了我们针对开源用户在硬件、计算、内存和磁盘配置方面的一般建议。如果您希望简化设置，我们建议使用 ClickHouse Cloud，因为它可以自动扩展和适应您的工作负载，同时最大程度地降低与基础设施管理相关的成本。
您的 ClickHouse 集群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
您应该使用的磁盘类型取决于数据量、延迟或吞吐量的要求。
性能优化
为了最大化性能，我们建议直接连接 AWS 的预配置 IOPS SSD 卷 或您云服务提供商的等效产品，以优化 IO。
存储成本优化
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 实施分层存储。或者，使用 AWS S3 进行存储也可以分离计算和存储。请查看我们的指南，了解如何将开源 ClickHouse 与计算和存储分离一起使用 这里。在 ClickHouse Cloud 中，计算和存储的分离是默认可用的。
CPU
我应该使用哪种 CPU？
您应该使用的 CPU 类型取决于您的使用模式。然而，通常来说，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
对于如面向客户的工作负载在 10 毫秒范围内的延迟要求，我们建议使用 AWS 的 EC2 i3 系列 或 i4i 系列 或您云服务提供商的等效产品，这些都是 IO 优化的。
高并发应用程序
对于需要优化并发的工作负载（每秒 100+ 查询），我们建议使用 AWS 的 计算优化 C 系列 或您云服务提供商的等效产品。
数据仓库使用案例
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 型系列 或您云服务提供商的等效产品，因为它们是内存优化的。
CPU 使用率应该是多少？
ClickHouse 没有标准的 CPU 使用率目标。使用 iostat 等工具来测量平均 CPU 使用率，并 accordingly 调整服务器的大小以管理意外的流量高峰。然而，对于分析或数据仓库用例的临时查询，您应该将目标定在 10-20% 的 CPU 使用率。
我应该使用多少个 CPU 核心？
您应该使用的 CPU 数量取决于您的工作负载。不过，通常我们建议根据您的 CPU 类型使用以下内存与 CPU 核心的比率：
例如，当使用 M 型 CPU 时，我们建议每 25 个 CPU 核心配置 100GB 的内存。要确定适合您应用程序的内存量，需分析您的内存使用情况。您可以阅读 此指南以调试内存问题 或使用 内置可观察性仪表板 来监控 ClickHouse。
内存
与 CPU 的选择一样，您选择的内存与存储比率和内存与 CPU 比率也取决于您的用例。
所需的 RAM 总量通常取决于：
- 查询的复杂性。
- 在查询中处理的数据量。
不过，通常而言，内存越多，查询运行得越快。
如果您的用例对价格敏感，较少的内存也可以使用，因为可以启用设置（max_bytes_before_external_group_by 和 max_bytes_before_external_sort）以允许将数据溢出到磁盘，但请注意，这可能显著影响查询性能。
内存与存储比率应该是多少？
对于低数据量，可以接受 1:1 的内存与存储比率，但总内存不应低于 8GB。
对于具有长数据保留期或高数据量的用例，我们建议使用 1:100 至 1:130 的内存与存储比率。例如，如果您存储 10TB 的数据，则每个副本应分配 100GB 的 RAM。
对于如面向客户的工作负载等频繁访问的用例，我们建议使用更多内存，以 1:30 至 1:50 的内存与存储比率。
副本
我们建议每个分片至少有三个副本（或两个副本与 Amazon EBS）。此外，我们建议在添加额外副本之前，先对所有副本进行垂直扩展（水平扩展）。
ClickHouse 不会自动分片，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，以防止将来需要重新分片您的数据。
考虑使用 ClickHouse Cloud，它可以自动扩展，并允许您轻松控制副本数量，以适应您的用例。
大工作负载的示例配置
ClickHouse 的配置在很大程度上取决于您特定应用程序的要求。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（非建议），以下是生产环境中 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） | 540TB |
| 数据保留 | 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 与 vCPU 比率 | 4:1 |
| RAM 与磁盘比率 | 1:50 |
财富 500 强电信运营商的日志用例
| 存储 | |
| 每月日志数据量 | 4860TB |
| 总存储（压缩） | 608TB |
| 数据保留 | 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 与 vCPU 比率 | 6:1 |
| RAM 与磁盘比率 | 1:60 |
扩展阅读
以下是使用开源 ClickHouse 的公司发表的架构相关的博客文章：
