ClickHouse服务器是否因为SQL执行而被系统杀死

最新推荐文章于 2025-09-06 14:43:42 发布
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当执行复杂SQL查询时，ClickHouse服务器可能遭遇OOM错误，被操作系统杀死。解决办法包括：优化查询语句以减少内存消耗，如限制结果集大小，选择合适数据类型，避免不必要的计算；增加系统资源，如内存和磁盘空间；以及使用分布式查询，分发任务到多节点执行。具体解决方案需根据环境和查询特性调整。

ClickHouse服务器是否因为SQL执行而被系统杀死

当在ClickHouse服务器上执行复杂的SQL查询时，有时可能会遇到OOM（Out of Memory）错误，导致操作系统杀死ClickHouse进程。这种情况通常发生在查询需要大量内存来处理结果集时，尤其是当查询涉及到大型表或复杂的数据操作时。本文将介绍如何处理这种情况，并提供一些示例代码来解决ClickHouse服务器因SQL执行导致OOM而被系统杀死的问题。

  1. 优化查询语句

首先，我们应该优化查询语句以减少内存消耗。以下是一些优化技巧：

  • 限制查询结果集的大小：在查询语句中使用LIMIT子句来限制返回的行数。这样可以避免一次性加载过多的数据到内存中。

  • 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以降低内存消耗。例如，如果一个字段只需要存储小整数，可以选择使用较小的整数类型，如UInt8或Int16。

  • 避免不必要的计算：尽量避免使用复杂的计算或函数操作，特别是在查询的WHERE子句中。这样可以减少内存消耗和计算时间。

  1. 增加系统资源

如果优化查询语句后仍然遇到OOM错误，可以考虑增加系统资源，如内存和磁盘空间。以下是一些可能的操作：

  • 增加ClickHouse服务器的可用内存：如果服务器的物理内存允许，可以尝试增加ClickHouse进程的可用内存。这可以通过更改操作系统的内存限制或通过更

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查看clickhouse-server是不是由于sql执行导致OOM而被系统杀死
yy的博客
03-17 930
clickhouse重启原因 命令 sudo dmesg|tail -100 效果 这是由于在clickhouse中执行的sql查询过大宽表导致OOM 服务kill
Clickhouse 杀进程方法
涛博客
04-28 2893
1、找到对应的会话 select p.`user` ,p.query_id ,p.address ,p.port ,p.query from system.processes p 或者 SHOW PROCESSLIST 2、进行kil操作 kill query where query_id='d03438bf-cd25-48fe-a4fd-e3e2c72eff2e'
ClickHouse集群ck-server进程内存使用率分析指南
最新发布
喝醉酒的小白
09-06 1129
限制与监控并重：通过合理设置内存限制参数和建立全面的监控体系，实现内存使用的有效管理分层管理策略集群级内存管理：控制整个集群的内存使用总量Pod级内存管理：为每个Pod设置合理的内存配额查询级内存管理：限制单个查询的内存使用动态调整机制根据工作负载变化动态调整内存分配设置适当的自动扩缩容策略应对流量波动定期评估和优化内存配置预防为主建立内存使用预警机制，提前发现潜在问题优化查询和数据模型，减少内存需求预留足够的内存余量应对突发峰值。
Clickhouse查看当前连接进程信息
shouwantao3369的博客
06-10 4218
ClickHouse自带用于记录系统信息的系统库system，通过processes表，我们可以查看当前连接的进程信息，也就是正在运行的sql的信息。 SELECT query_id, read_rows, total_rows_approx, memory_usage, initial_user, initial_address, elapsed, query, client_hostname FROM system.processe
ClickHouse 十 （查看后台进程并杀死进程）
tianjinsong的专栏
06-26 2129
查看后台进程并杀死进程
clickhouse（五、运维查看后台进程并杀死）
yyoc97的专栏
11-17 1万+
查看后台进程 -- 这个命令和mysql是一样的 show processlist； -- 如果进程太多，也可用通过查询系统表 processes， select * from system.processes; -- 指定主要关心字段 select user,query_id,query,elapsed,memory_usage from system.processes; 杀死后...
复杂查询导致clickhouse宕机
null_equals的专栏
12-04 4909
背景 最近在研究clickhouse，发现了不少坑，有些坑是官方的无法解决，有些是配置的问题。配置问题及优化的问题就需要我们不断的调整配置以及优化sql。优化sql最主要是理解clickhouse是如何查询的，我们才能找到瓶颈点，找到优化方法。 问题 在8G内存4核CPU的机器上，单节点的默认配置的clickhouse，保存数据8000W+，一个复杂的多表关联的查询，每次查询到98%的时候，clickhouse就自动宕机了，报错如下： Exception on client: Code: 32. DB::E
clickhouse的SQL参考——（五）system、set和权限相关
Aiky哇
12-01 2434
参考资料 https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements 版本:v20.11 由于官方对这些小项的介绍很简短，于是对其进行了整理归纳。 SYSTEM语句 以下查询语句均以SYSTEM开头，格式为SYSTEM [相关语句]。 RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES 重新加载所有内部词典（Internal dictionaries.）。 默认情况下，内部字典是禁用的。 始终返回OK，无论内部字典更新的结果如何.
Clickhouse 入门
weixin_38166318的博客
11-30 1119
clickhouse 简介 ck是一个列式存储的数据库，其针对的场景是OLAP。OLAP的特点是： 数据不经常写，即便写也是批量写。不像OLTP是一条一条写 大多数是读请求 查询并发较少，不适合放置先生高并发业务场景使用 , CK本身建议最大一秒100个并发查询。 不要求事务 click的优点 为了增强压缩比例，ck存储的一列长度固，于是存储的时候，不用在存储该列的长度信息 使用向量引擎 , vector engine ，什么是向量引擎？ https://www.infoq.cn/article/col
clickhouse 大表删不掉
04-12
**步骤1**：登录ClickHouse服务器，删除残留的元数据文件： ```bash rm -rf /var/lib/clickhouse/metadata/test_data/test_ch_info_log.sql rm -rf /var/lib/clickhouse/data/test_data/test_ch_info_log ``` ...
Out of memory: Kill process 问题
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悟空
09-22 2万+
Out of memory: Kill process Overcommit OOM killer swap
clickhouse集群部分节点不断重启，报错OOM
qq_42063179的博客
09-07 2188
环境： 服务器 ubuntu1804*4 k8s版本：v1.18.3 docker版本：19.03.8 背景：同事突然反馈说某个界面展示不了数据，还报服务访问错误，经过排查以后是Clickhouse集群出了问题。 解决步骤 1.在k8s集群上查看clickhouse集群状态 Kubectl get pod |grep clickhouse 查看发现报Clickhouse其中一个节点挂掉并显示OOMKilled，一开始以为是执行了什么命令内存不足导致，但在尝试临时给与更多的内存后发现还是.
ClickHouse如何Kill掉正在查询的语句？
08-17 2389
【代码】ClickHouse如何Kill掉正在查询的语句？
什么？部署ClickHouse的服务器CPU利用率100%了？
zcs_978176963的博客
05-20 4534
灵活运用clickhouse的query_log定位生产环境的故障，快速解决问题
如何解决 ClickHouse OOM
struggle_chong的博客
11-30 5065
文章目录1. 前言2. 发生 OOM 的原因2.1. 查询导致OOM2.2. 写入导致OOM3. 如何避免 OOM3.1. 避免查询时 OOM3.2. 避免写入时 OOM 1. 前言 Out Of Memory （OOM）到目前为止已经出现了 40 年。大概就是当某个应用想要使用的内存超过了现有可用的内存总和，本文将不会具体进行赘述。为了防止发生OOM ，采取了各种各样的方式，最常见的就是，当申请内存时，发现无法申请所需要的内存，系统主动 kill 当前内存占用最大的应用。 这样带来的好处是，当前应用可以正
ClickHouse count 查询卡在 Progress 界面一直等待
专注数据库、大数据领域干货分享，用严谨的数据技术广交天下朋友。
11-02 875
测试过程中，发现在做大表 count 的时候，会出现 count 执行后，结果返回了 count 条目数，但是查询仍然没有结束，还停留在 Progress 界面，等待十几秒仍然不会结束。正常 ClickHouse 的 count 是很快的，1亿数据的count 都在1秒之内返回。在后台看了一下整个服务器的负载也不高，基本除了 CK 之外没有别的进程在执行。由于我这台机器上还运行一套 GPDB，所以猜测是不是内存缓存的事，于是执行如下语句临时清空缓存。执行完后，清理掉部分缓存，重新执行发现速度明显提升了。
Out of memory问题总结
pretend_b的专栏
10-26 1980
<br /><br />首先，我要声明，matlab自带的Help才是最权威的Matlab学习资料，如果有时间好好学习一下或是可以高效的使用的话，一定受益匪浅！比如说像Out of Memory这个问题，最开始我都是用Help memory，几乎得不到任何信息；然后就是去网上搜索此类问题的解决方法，一般有这几种：<br /><br />除了升级内存和升级64位系统外，下面几个方法也是解决之道。<br /><br /><br />1> 增加虚拟内存<br />2> 采用PACK （在命令行输入 pack 整理
【Flink】Flink 写入 Clickhouse 大对象直接进入老年代 导致OOM
九师兄
11-04 746
1.概述 事情是这样的。使用开源的修改 https://github.com/ivi-ru/flink-clickhouse-sink flink http方式写入Clickhouse. 开始数据量小了没问题，最后数据量大了就会频繁OOM. 然后经过很长时间的排查 不是ck写入失败导致的因此和最新的代码没有什么关系 网络问题 您收到了 NETWORK_EXCEPTION，所以这应该告诉您与您生产的 Kafka Broker 的网络连接有问题。由于某种原因，代理关闭或 TCP 连接关闭。 出现了奇怪的异常
处理 Clickhouse 内存溢出
2301_79096508的博客
05-06 2146
它们很容易解释，前者是这个语句所花费的时间，后者是内存使用，从图中可以看出 insert into table select from other-table 的语句，每条需要7s左右时间，且内存9G左右，这样62G的内存完全hold不住啊。后台线程池的大小，merge 线程就是在该线程池中执行，当然该线程池不仅仅是给 merge 线程用的，默认值 16，推荐 32 提升 merge 的速度 (CPU 允许的前提下)。这边需要注意一点，参数需要设置在user.xml下，不需要要重启，保存后就会生效。
SqlServer实现自动杀死死锁进程的有效SQL
在SQL Server数据库管理系统中，死锁是指两个或多个进程在执行过程中，因为竞争资源或者由于彼此之间的通信而造成的一种阻塞的现象。进程间相互等待对方释放资源，若无外力干涉，它们将无法向前推进。死锁的发生可能...
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