clickhouse部署应用以及分布式表

最新推荐文章于 2025-01-04 13:15:48 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： clickhouse
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hwjcmozw/article/details/109223994
本文详细记录了如何通过yum安装ClickHouse服务器和客户端，配置ulimit及cluster设置，创建并操作分布式表的过程，展示了数据分布和同步机制的实际应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

部署

[root@slave1 ~]# yum install yum-utils
[root@slave1 ~]# rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
[root@slave1 ~]# yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
Loaded plugins: fastestmirror
adding repo from: https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64

[repo.clickhouse.tech_rpm_stable_x86_64]
name=added from: https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
baseurl=https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
enabled=1

[root@slave1 ~]# yum install clickhouse-server clickhouse-client
Loaded plugins: fastestmirror
repo.clickhouse.tech_rpm_stable_x86_64                                                                                                      | 3.0 kB  00:00:00     
repo.clickhouse.tech_rpm_stable_x86_64/primary_db                                                                                           | 267 kB  00:00:01     
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: mirrors.aliyun.com
 * epel: hk.mirrors.thegigabit.com
 * extras: mirrors.aliyun.com
 * updates: mirrors.aliyun.com
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package clickhouse-client.noarch 0:20.9.3.45-2 will be installed
--> Processing Dependency: clickhouse-common-static = 20.9.3.45-2 for package: clickhouse-client-20.9.3.45-2.noarch
---> Package clickhouse-server.noarch 0:20.9.3.45-2 will be installed
--> Running transaction check
---> Package clickhouse-common-static.x86_64 0:20.9.3.45-2 will be installed
--> Finished Dependency Resolution

Dependencies Resolved

===================================================================================================================================================================
 Package                                    Arch                     Version                        Repository                                                Size
===================================================================================================================================================================
Installing:
 clickhouse-client                          noarch                   20.9.3.45-2                    repo.clickhouse.tech_rpm_stable_x86_64                   123 k
 clickhouse-server                          noarch                   20.9.3.45-2                    repo.clickhouse.tech_rpm_stable_x86_64                   147 k
Installing for dependencies:
 clickhouse-common-static                   x86_64                   20.9.3.45-2                    repo.clickhouse.tech_rpm_stable_x86_64                   135 M

Transaction Summary
===================================================================================================================================================================
Install  2 Packages (+1 Dependent package)

Total download size: 136 M
Installed size: 527 M
Is this ok [y/d/N]: y
Downloading packages:
(1/3): clickhouse-client-20.9.3.45-2.noarch.rpm                                                                                             | 123 kB  00:00:01     
(2/3): clickhouse-server-20.9.3.45-2.noarch.rpm                                                                                             | 147 kB  00:00:01     
(3/3): clickhouse-common-static-20.9.3.45-2.x86_64.rpm                                                                                      | 135 MB  00:02:28     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Total                                                                                                                              934 kB/s | 136 MB  00:02:28     
Running transaction check
Running transaction test
Transaction test succeeded
Running transaction
  Installing : clickhouse-common-static-20.9.3.45-2.x86_64                                                                                                     1/3 
  Installing : clickhouse-client-20.9.3.45-2.noarch                                                                                                            2/3 
  Installing : clickhouse-server-20.9.3.45-2.noarch                                                                                                            3/3 
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/clickhouse-server.service to /etc/systemd/system/clickhouse-server.service.
Path to data directory in /etc/clickhouse-server/config.xml: /var/lib/clickhouse/
  Verifying  : clickhouse-client-20.9.3.45-2.noarch                                                                                                            1/3 
  Verifying  : clickhouse-common-static-20.9.3.45-2.x86_64                                                                                                     2/3 
  Verifying  : clickhouse-server-20.9.3.45-2.noarch                                                                                                            3/3 

Installed:
  clickhouse-client.noarch 0:20.9.3.45-2                                           clickhouse-server.noarch 0:20.9.3.45-2                                          

Dependency Installed:
  clickhouse-common-static.x86_64 0:20.9.3.45-2                                                                                                                    

Complete!

修改 ulimit 配置

[root@master apache-zookeeper-3.5.8]# cat /etc/security/limits.d/clickhouse.conf
clickhouse      soft    nofile  1073741824
clickhouse      hard    nofile  1073741824

config文件配置

<remote_servers incl="clickhouse_remote_servers" >
      <perftest_2shards_1replicas>
        <!-- 数据分片1  -->
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>master</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
            <!-- 数据分片2  -->
            <shard>
                <internal_replication>true</internal_replication>
                <replica>
                    <host>slave1</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
                <replica>
                    <host>slave2</host>
                    <port>9000</port>
                </replica>
            </shard>
        </perftest_2shards_1replicas>
    </remote_servers>

<zookeeper incl="zookeeper-servers" optional="true" />
    <zookeeper-servers>
        <node index="1">
            <host>master</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="2">
            <host>slave1</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node index="3">
            <host>slave2</host>
            <port>2181</port>
        </node>
    </zookeeper-servers>

查询集群情况

两个分片，其中一个分片只有一个副本，另外一个分片有两个副本

master :) select * from clusters;

SELECT *
FROM clusters

┌─cluster────────────────────┬─shard_num─┬─shard_weight─┬─replica_num─┬─host_name─┬─host_address────┬─port─┬─is_local─┬─user────┬─default_database─┬─errors_count─┬─estimated_recovery_time─┐
│ perftest_2shards_1replicas │         1 │            1 │           1 │ master    │ 192.168.153.136 │ 9000 │        1 │ default │                  │            0 │                       0 │
│ perftest_2shards_1replicas │         2 │            1 │           1 │ salve1    │                 │ 9000 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
│ perftest_2shards_1replicas │         2 │            1 │           2 │ salve2    │                 │ 9000 │        0 │ default │                  │            0 │                       0 │
└────────────────────────────┴───────────┴──────────────┴─────────────┴───────────┴─────────────────┴──────┴──────────┴─────────┴──────────────────┴──────────────┴─────────────────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 45.672 sec.

测试分布式表

在分片2上建本地表
节点1
slave1 :) CREATE TABLE image_label2 ( label_id UInt32,  label_name String,  insert_time Date) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01-01/image_label2','cluster01-01-1',insert_time, (label_id, insert_time), 8192)

CREATE TABLE image_label2
(
    `label_id` UInt32,
    `label_name` String,
    `insert_time` Date
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01-01/image_label2', 'cluster01-01-1', insert_time, (label_id, insert_time), 8192)

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.049 sec. 


节点2
slave2 :) CREATE TABLE image_label2 ( label_id UInt32,  label_name String,  insert_time Date) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01-01/image_label2','cluster01-01-2',insert_time, (label_id, insert_time), 8192)

CREATE TABLE image_label2
(
    `label_id` UInt32,
    `label_name` String,
    `insert_time` Date
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01-01/image_label2', 'cluster01-01-2', insert_time, (label_id, insert_time), 8192)

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.070 sec. 

在分片1上建本地表
master :) CREATE TABLE image_label2 ( label_id UInt32,  label_name String,  insert_time Date) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/02-01/image_label2','cluster02-01-1',insert_time, (label_id, insert_time), 8192)

CREATE TABLE image_label2
(
    `label_id` UInt32,
    `label_name` String,
    `insert_time` Date
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/02-01/image_label2', 'cluster02-01-1', insert_time, (label_id, insert_time), 8192)

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.059 sec. 



在3个节点建立分布式表
slave1 :) CREATE TABLE image_label_all2 AS image_label2 ENGINE = Distributed(perftest_2shards_1replicas, default, image_label2, rand())

CREATE TABLE image_label_all2 AS image_label2
ENGINE = Distributed(perftest_2shards_1replicas, default, image_label2, rand())

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. 

slave2 :) CREATE TABLE image_label_all2 AS image_label2 ENGINE = Distributed(perftest_2shards_1replicas, default, image_label2, rand())

CREATE TABLE image_label_all2 AS image_label2
ENGINE = Distributed(perftest_2shards_1replicas, default, image_label2, rand())

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. 

master :) CREATE TABLE image_label_all2 AS image_label2 ENGINE = Distributed(perftest_2shards_1replicas, default, image_label2, rand())

CREATE TABLE image_label_all2 AS image_label2
ENGINE = Distributed(perftest_2shards_1replicas, default, image_label2, rand())

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. 


往分片2的本地节点1写入数据
slave1 :) insert into image_label2(label_id,label_name)values(100,'test100');

INSERT INTO image_label2 (label_id, label_name) VALUES

Ok.

1 rows in set. Elapsed: 0.021 sec. 

slave1 :) select * from image_label2;

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

由于分片间有数据复制作用，分片1的节点2的本地表也有数据了
slave2 :) select * from image_label2;

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

分片1本地表就没有数据
master :) select * from image_label2;

SELECT *
FROM image_label2

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. 

查看分布式表
slave1 :) select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.007 sec. 

slave2 :) select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.009 sec. 

master :) select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.008 sec. 

然后往分片1的本地表写数据
master :) insert into image_label2(label_id,label_name)values(1000,'master1000');

INSERT INTO image_label2 (label_id, label_name) VALUES

Ok.

1 rows in set. Elapsed: 0.020 sec. 

master :) select * from image_label2

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     1000 │ master1000 │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
分片2的两个节点的本地表看不到数据的
slave2 :) select * from image_label2;

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. 

slave1 :) select * from image_label2;

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. 

再看分布式表，大家都能看到
slave1 :)  select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     1000 │ master1000 │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.006 sec. 


slave2 :) select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     1000 │ master1000 │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.007 sec. 

master :) select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     1000 │ master1000 │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

测试写分布式表
master :) insert into image_label_all2(label_id,label_name)values(2000,'dist2000');

INSERT INTO image_label_all2 (label_id, label_name) VALUES

Ok.

1 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. 

master :) select * from image_label_all2

SELECT *
FROM image_label_all2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     1000 │ master1000 │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     2000 │ dist2000   │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.008 sec. 

master :) select * from image_label2

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     1000 │ master1000 │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.001 sec. 

新写入的分布式表的数据落在分片2上
slave1 :) select * from image_label2

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     2000 │ dist2000   │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
slave2 :) select * from image_label2

SELECT *
FROM image_label2

┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│      100 │ test100    │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘
┌─label_id─┬─label_name─┬─insert_time─┐
│     2000 │ dist2000   │  1970-01-01 │
└──────────┴────────────┴─────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.

 

 

 

ClickHouse 指南（一）
chinusyan的专栏
02-23 4446
ClickHouse 指南（一）
Clickhouse
weixin_72649242的博客
11-06 3254
我们有3个分片节点，有一张本地表t_data_local，共100W数据，那么节点1可能存储30W数据，节点2有20W数据，节点3有50W数据；另外有一张分布式表t_data关联到t_data_local。分布式表需要关联到本地表，本身不存储数据，实际上相当于一张分布式视图，在任意节点查询分布式表，clickhouse会把计算分发到各分片节点，汇总各节点的计算结果后返回全局结果。本地表指各个分片节点自身的表，在各个分片节点上分别存储各自的数据，在不同的分片节点上查询本地表也只会展示当前节点上的数据；
17_clickhouse分布式集群部署
涂作权的博客
12-11 1382
23.ClickHouse分布式集群部署 23.1.集群部署 23.1.1.准备工作 节点规划： 主机名 IP地址 分片 副本 clickhouse1 192.168.106.103 shard1 副本1 clickhouse2 192.168.106.104 shard1 副本2 clickhouse3 192.168.106.105 shard2 副本1 clickhouse4 192.168.106.106 shard2 副本2 规划4个节点， 2个分片， 每个分片2个
ClickHouse创建分布式表
weixin_46124208的博客
03-24 4659
clickhouse集群主要有两个作用,一是数据副本,也就是将数据冗余到另外的机器上，用于保证高可用；二是分布表，就是将一个表的数据分散到多个节点上保存，然后再通过Distributed表引擎将数据拼接起来作为一个完整的表使用。 创建分布式表： 1.查看clickhouse 默认的集群配置 SELECT * from `system`.clusters 随便拿一个cluster 的值测试 2. 创建本地表 CREATE TABLE default.test_list_local on clust
ClickHouse实战--使用分布式表
zg_hover的专栏
05-03 1万+
本文介绍了分布式表的基本操作。包括分布式表的创建，如何向分布式表插入数据，如何更新分布式表的表结构等操作。
Python 连接clickhouse数据库以及新建表结构，csv导入数据
水w的博客
10-10 8806
Python 连接clickhouse数据库以及新建表结构，csv导入数据
ClickHouse 分布式部署实战，看这一篇就够了！
最新发布
arnold66的专栏
01-04 1852
在 ClickHouse 分布式部署的舞台上，Zookeeper 可是当仁不让的 “幕后大管家”。它负责管理集群的元数据，像节点状态、配置信息等都归它管，确保数据一致性，为分布式系统提供关键的协调服务。比如在分布式 DDL 执行时，它就像个公正的裁判，让各节点有序执行任务；在 ReplicatedMergeTree 表引擎主备同步中，又充当 “通信兵”，保障数据准确无误地传输，是 ClickHouse 分布式集群稳定运行的中流砥柱。
CLickHouse 物化视图的使用及分布式建表案例
Mylqs的博客
11-27 2456
ClickHouse 的物化视图 (Materialized View) 是一种优化查询性能的工具。物化视图会在底层维护一份实际存储的数据副本，这样可以加速查询性能而不需要每次都从原始表中读取数据和计算。
ClickHouse-架构原理和表引擎详解
03-04
ClickHouse提供了多种表引擎以适应不同的应用场景。其中最著名的是MergeTree系列引擎，这是ClickHouse默认的表引擎，专门针对OLAP进行了优化。 **2.2 MergeTree引擎工作机制** MergeTree引擎是ClickHouse中最常用...
关于Clickhouse基于dbeaver可视化工具的基础操作
weixin_43747886的博客
12-23 2591
Clickhouse使用Dbeaver的基本操作说明
dbeaver-clickhouse页面查询工具
12-27
clickhouse页面查询工具。方便好用。依赖于java的jar。
clickhouse-client-20.3.5.21-2.noarch.rpm
04-10
俄罗斯Yandex在2016年6月15日开源的超牛逼数据分析的数据库clickhouse的rpm安装包。版本为20.3.5.21-2。
clickhouse安装
weixin_46266718的博客
05-02 338
推荐使用CentOS、RedHat和所有其他基于rpm的Linux发行版的官方预编译rpm包。 首先，您需要添加官方存储库： sudo yum install yum-utils sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64 下载完依赖后..
clickhouse的可视化工具DBeaver
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写bug的小哥哥
04-20 3万+
1.clickhouse由于其优异的查询性能，目前在大数据领域应用逐渐火热起来，由于navicat不支持clickhouse的可视化查询，我们就用DBeaver来代替navicat 2.DBeaver下载 DBeaver的官网 https://dbeaver.io/download/ 3.建立与clickhouse的连接 可以直接连接ip也可以通过ssh来连接clickhouse，其实操作和n...
ClickHouse中建表默认指定数据写入时间
思过留痕
02-01 1万+
例如：下表中的insert_time、date两个字段是在每次写入数据都不需要指定的，系统会自动生成。 非all表 CREATE TABLE db_name.tb_name ON CLUSTER bip_ck_cluster ( ip String, cdn String, insert_time DateTime DEFAULT now(), date Date DEFAULT to...
Clickhouse 分布式表的写入原理
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07-05 4124
表引擎是一种特殊的表引擎，自身不会存储任何数据，而是通过读取或写入其他远端节点上的表进行数据处理的表引擎，该表引擎需要依赖各个节点的本地表来创建。 表引擎有5个参数，前三个参数是指定本地表所在集群的数据库和表名：这里略过 SQL 的词法解析、语法解析等步骤，直接从输出流的方法开始。 在中数据都是由来组织的，调用方法写一批数据。上面可以看到写入的过程中分为同步写和异步写，通过来控制，该参数的值是由配置的，默认为。接下来分别介绍同步写和异步写。同步写主要分为以下四步： 下面将详细分析同步写的前三步。在方法初始
Clickhouse分布式集群搭建
大数据研习社
07-27 4425
这种方法更为安全，它可以把使用这些环境变量的权限控制到用户级别,这里是针对某一个特定的用户，如果你需要给某个用户权限使用这些环境变量，你只需要修改其个人用户主目录下的.bashrc文件就可以了。这里是针对所有的用户的,所有的shell。Zookeeper最小集群是3节点集群，生产环境中100节点以下集群3个Zookeeper节点就够用，500节点以下集群5节点就够用。可以到官网下载对应版本的jdk，这里选择安装jdk1.8版本，并上传至/home/hadoop/app目录下。...
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一、clickhouse简介 优点： 缺点：
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08-10 1333
9001 cm agent 端口号 9003 9010 zookeeper jmx 9011 info warning #### 0.添加hosts ----------------------- #### 1.创建目录 --------------- centos-1 创建目录： mkdir -p /data1/clickhouse/{node1,node4}/{data,tmp,logs} centos-2 创建目录： mkdir -p /data1/...
clickhouse 分布式表
12-31
### 关于ClickHouse分布式表 #### 配置方法 在ClickHouse中，`Distributed`引擎用于创建分布式的逻辑视图。这使得查询能够被分发到多个节点上的底层本地表，并最终汇总结果返回给客户端。要创建一张基于`Distributed`引擎的表格，需提供集群名、目标数据库名、实际存储数据的目标表以及分片键等参数[^4]。 ```sql CREATE TABLE distributed_table ON CLUSTER '{cluster}' ( `id` UInt64, ... ) ENGINE = Distributed('{cluster}', 'default', 'local_table', rand()); ``` 上述SQL语句展示了如何定义一个名为`distributed_table`的分布式表，在此过程中指定了所属集群(`{cluster}`)，默认使用的数据库(`'default'`)及其内部的具体表(`'local_table'`)作为数据源；而`rand()`函数用来随机分配记录至不同分片之中。 #### 使用场景 对于大规模数据分析而言，单台服务器难以满足海量数据处理需求。借助`Distributed`表结构，可以轻松实现跨多台机器的数据管理和高效检索操作。尤其适用于以下几种情况： - 数据量庞大以至于单一实例无法承载； - 对高可用性和容错能力有较高要求的应用环境； - 实现水平扩展以应对不断增长的工作负载压力。 #### 性能调优 为了进一步增强系统的响应速度并减少延迟时间，可以从以下几个方面着手优化： - **合理规划硬件资源**：考虑到I/O性能的重要性，建议采用固态硬盘(SSD)代替传统机械硬盘来部署ClickHouse服务端程序，因为前者可带来显著的速度优势——大约是后者的两到三倍效率提升[^2]。 - **调整预过滤机制**：启用`optimize_move_to_prewhere`选项有助于提前筛选符合条件的数据集，进而减轻后续计算负担。该功能默认处于激活状态(set optimize_move_to_prewhere=1)[^1]。 - **优化JOIN操作**：当涉及关联两张大表时，应特别关注执行计划是否正确应用了预期中的索引或分区策略。必要情况下可以通过EXPLAIN命令验证具体的执行路径，并考虑将右侧参与连接的对象转换成子查询形式以便更好地控制其行为模式[^3]。
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