系统表概述

系统表提供以下信息：

服务器状态、进程和环境。
服务器的内部进程。
构建 ClickHouse 二进制文件时使用的选项。

系统表：

位于 system 数据库中。
仅支持读取数据。
不能被删除或修改，但可以被分离。

大多数系统表将其数据存储在 RAM 中。ClickHouse 服务器在启动时创建这些系统表。

与其他系统表不同，系统日志表 metric_log, query_log, query_thread_log, trace_log, part_log, crash_log, text_log 和 backup_log 使用 MergeTree 表引擎，并默认将其数据存储在文件系统中。如果从文件系统中删除一个表，ClickHouse 服务器将在下次写入数据时重新创建一个空表。如果系统表的架构在新版本中发生变化，则 ClickHouse 会重命名当前表并创建一个新表。

系统日志表可以通过在 /etc/clickhouse-server/config.d/ 下创建与表同名的配置文件，或在 /etc/clickhouse-server/config.xml 中设置相应元素进行自定义。可以自定义的元素包括：

database: 系统日志表所属的数据库。此选项现已弃用。所有系统日志表都在 system 数据库下。
table: 插入数据的表。
partition_by: 指定 PARTITION BY 表达式。
ttl: 指定表的 TTL 表达式。
flush_interval_milliseconds: 刷新数据到磁盘的间隔。
engine: 提供完整的引擎表达式（以 ENGINE = 开头）及参数。此选项与 partition_by 和 ttl 冲突。如果一起设置，服务器将引发异常并退出。

示例：

默认情况下，表的增长是无限的。要控制表的大小，可以使用 TTL 设置来删除过时的日志记录。还可以使用 MergeTree 引擎表的分区功能。

系统指标的来源

为了收集系统指标，ClickHouse 服务器使用：

CAP_NET_ADMIN 权限。
procfs（仅限 Linux）。

procfs

如果 ClickHouse 服务器没有 CAP_NET_ADMIN 权限，它会尝试回退到 ProcfsMetricsProvider。ProcfsMetricsProvider 允许收集每个查询的系统指标（对于 CPU 和 I/O）。

如果系统支持并启用 procfs，ClickHouse 服务器收集以下指标：

OSCPUVirtualTimeMicroseconds
OSCPUWaitMicroseconds
OSIOWaitMicroseconds
OSReadChars
OSWriteChars
OSReadBytes
OSWriteBytes

备注

在从 5.14.x 开始的 Linux 内核中，OSIOWaitMicroseconds 默认禁用。您可以使用 sudo sysctl kernel.task_delayacct=1 启用它，或者在 /etc/sysctl.d/ 中创建一个 .conf 文件，内容为 kernel.task_delayacct = 1。

ClickHouse Cloud 中的系统表

在 ClickHouse Cloud 中，系统表提供对服务状态和性能的关键洞察，就像在自管理部署中一样。一些系统表在集群范围内运行，特别是那些从 Keeper 节点获取数据的系统表，Keeper 节点管理分布式元数据。这些表反映了集群的整体状态，并在查询单个节点时应保持一致。例如，parts 表应该无论从哪个节点查询都保持一致：

相反，其他系统表是特定于节点的，例如内存中的表或使用 MergeTree 表引擎持久化数据的表。这对于日志和指标等数据是典型的。此持久性确保历史数据可用于分析。然而，这些特定于节点的表本质上对每个节点是唯一的。

一般来说，确定系统表是否特定于节点时，可以应用以下规则：

后缀为 _log 的系统表。
公开指标的系统表，例如 metrics、asynchronous_metrics、events。
公开正在进行的进程的系统表，例如 processes、merges。

此外，系统表的新版本可能是由于升级或架构更改而创建的。这些版本使用数字后缀命名。

例如，考虑 system.query_log 表，它包含节点执行的每个查询的一行：

查询多个版本

我们可以使用 merge 函数跨这些表进行查询。例如，以下查询识别向每个 query_log 表发出的最新查询：

不要依赖数字后缀进行排序

虽然表上的数字后缀可以暗示数据的顺序，但绝不能依赖此顺序。因此，始终在目标特定日期范围时，使用合并表函数结合日期过滤器。

重要的是，这些表仍然是 每个节点本地的。

跨节点查询

为了全面查看整个集群，用户可以利用 clusterAllReplicas 函数结合 merge 函数。clusterAllReplicas 函数允许查询 "default" 集群中所有副本的系统表，将特定于节点的数据整合为统一结果。结合 merge 函数，这可以用于针对集群中特定表的所有系统数据。

这种方法对于监控和调试集群范围的操作尤其有价值，确保用户可以有效分析其 ClickHouse Cloud 部署的健康状况和性能。

备注

ClickHouse Cloud 提供多个副本的集群以实现冗余和故障转移。这启用其特性，例如动态自动扩展和零停机时间升级。在某个时刻，新的节点可能正在添加到集群中或从集群中移除。要跳过这些节点，请在查询中添加 SETTINGS skip_unavailable_shards = 1，使用 clusterAllReplicas，如下面所示。

例如，考虑在查询 query_log 表时的差异 - 这对于分析通常是必不可少的。

跨节点和版本查询

由于系统表版本化，这仍然不能代表集群中的完整数据。当将上述内容与 merge 函数结合使用时，我们获得了目标日期范围的准确结果：