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# cluster_table_* 会话设置

> ClickHouse 在 cluster_table_* 自动生成组中的会话设置。

export const SettingsInfoBlock = ({type, default_value, changeable_without_restart}) => {
  return <div className="not-prose" style={{
    display: "flex",
    flexWrap: "wrap",
    alignItems: "baseline",
    columnGap: "0.5rem",
    rowGap: "0.125rem",
    margin: "0.375rem 0",
    fontSize: "0.8125rem",
    lineHeight: "1.125rem"
  }}>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>类型</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{type}</div>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>默认值</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{default_value}</div>
      {changeable_without_restart && <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>
          无需重启即可更改
        </div>}
      {changeable_without_restart && <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>
          {changeable_without_restart}
        </div>}
    </div>;
};

这些设置可在 [system.settings](/docs/zh/reference/system-tables/settings) 中查看，并由 [源文件](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.cpp) 自动生成。

<div id="cluster_table_function_buckets_batch_size">
  ## cluster\_table\_function\_buckets\_batch\_size
</div>

<SettingsInfoBlock type="UInt64" default_value="0" />

<VersionHistory rows={[{"id": "row-1","items": [{"label": "25.11"},{"label": "0"},{"label": "新设置。"}]}]} />

定义在采用 `bucket` 拆分粒度的 cluster 表函数中，对任务进行分布式处理时所使用的批次近似大小 (以字节为单位) 。系统会持续累积数据，直到至少达到该大小。为与数据边界对齐，实际大小可能会略大一些。

<div id="cluster_table_function_split_granularity">
  ## cluster\_table\_function\_split\_granularity
</div>

<SettingsInfoBlock type="ObjectStorageGranularityLevel" default_value="file" />

<VersionHistory rows={[{"id": "row-1","items": [{"label": "25.11"},{"label": "file"},{"label": "新增设置。"}]}]} />

控制在执行 cluster 表函数 时，如何将数据拆分为任务。

此设置定义了在集群中分发工作的粒度：

* `file` — 每个任务处理整个文件。
* `bucket` — 按文件内部的数据块创建任务 (例如 Parquet 行组) 。

处理少量大文件时，选择更细的粒度 (如 `bucket`) 可以提高并行度。
例如，如果一个 Parquet 文件包含多个行组，启用 `bucket` 粒度后，每个行组都可以由不同的工作线程独立处理。