Clickhouse之Join性能测试

ClickHouse在多列大表查询上表现出色,但在表连接方面稍逊一筹。本文介绍了ClickHouse进行LEFT JOIN的具体流程,包括优先计算右表并将其存储在内存中,再与左表匹配的过程。此外还讨论了在数据量适中时,查询响应时间仍能达到秒级。

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  clickhouse作为目前所有开源MPP计算框架中计算速度最快的,它在做多列的表,同时行数很多的表的查询时,性能是很让人兴奋的,但是在做表的join时,它的性能是不如单宽表查询的,但是了解了clickhouse在做join的时候的处理过程,利用的好的话,也会带来很大的效率提升,下面就详细介绍一下:

   1.clickhouse做LEFT JOIN时的操作过程

       比如做两表JOIN时,会优先计算右表结果,将右表结果存储到内存中,然后跟左边表的数据进行做match

   2.join操作的秒级产出

      首先,clickhouse在做单表查询时速度是快的惊人的,因此只要左表和右表查出来的数据量是不大的,那么整个查询响应时间仍然会是秒级产出的。

ClickHouse 中执行类似于其他关系型数据库中的 `UPDATE ... FROM` 操作时,由于 ClickHouse 的设计初衷并非完全支持传统的关系型操作模式,因此其语法和功能有所差异。以下是实现该需求的方法。 ClickHouse 不直接支持标准 SQL 的 `UPDATE ... FROM` 语法,但可以通过以下方式间接达成目标: ### 方法一:使用 `ALTER TABLE ... UPDATE` 如果表 A 和表 B 已经存在,并且满足 ClickHouse 对于 `ALTER TABLE ... UPDATE` 的限制条件,则可以尝试如下语句[^1]: ```sql ALTER TABLE a UPDATE hot_id = ( SELECT b.hot_question_id FROM b WHERE a.hot_question_new = b.hot_question ) WHERE hot_question_new IN (SELECT DISTINCT hot_question FROM b); ``` #### 注意事项: - 子查询 `(SELECT b.hot_question_id FROM b WHERE a.hot_question_new = b.hot_question)` 必须返回唯一的值,否则会报错。 - 上述语句仅适用于 MergeTree 类型的表,并且需要确保引擎版本支持 `ALTER TABLE ... UPDATE` 功能。 - 如果数据量较大或者子查询复杂度较高,可能会导致性能下降。 --- ### 方法二:重建表 A 当无法直接修改现有数据时,另一种常见做法是创建一张新表并重新插入更新后的数据。具体步骤如下: 1. 创建临时表存储更新结果; 2. 将原始表 A 数据与表 B 关联后生成新的记录集; 3. 替换原表 A。 示例代码如下: ```sql CREATE TABLE temp_a AS a ENGINE = Memory; INSERT INTO temp_a SELECT a.id, COALESCE(b.hot_question_id, a.hot_id) AS hot_id, -- 若无匹配则保留原有值 a.hot_question_new, a.is_shield FROM a LEFT JOIN b ON a.hot_question_new = b.hot_question; -- 替换原表 RENAME TABLE a TO old_a, temp_a TO a; -- 清理旧表(可选) DROP TABLE IF EXISTS old_a; ``` 这种方法虽然稍显繁琐,但在大规模数据场景下通常更加稳定可靠。 --- ### 性能调优建议 无论采用哪种方案,都应注意以下几点以提高效率: - 确保参与连接的关键列已建立索引(如适用)。 - 控制中间结果集规模,避免内存溢出等问题发生。 - 测试过程中逐步增加输入数据范围,观察实际运行表现调整策略。
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