Clickhouse删除更新遇到阻塞

本文探讨了在ClickHouse中遇到的SQL执行阻塞问题,如何通过查询mutations表找到阻塞的SQL,并使用KILL MUTATION命令解除阻塞,确保SQL执行成功。重点介绍了定位问题和操作方法。

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Clickhouse删除和更新都是异步进行的,有时候因为某种原因,sql执行,但是没有出现执行后的结果,因为sql执行遇到了阻塞。

查询阻塞的sql:

select * from system.mutations where is_done  = 0;

将阻塞的sql杀掉:

KILL MUTATION WHERE database = 'aaa' AND table = 'user';

再次查询阻塞确保已经kill掉。

执行sql,好使。

<think>嗯,用户问的是数据库里有1000万数据查询很慢,怎么优化。这个问题挺常见的,但具体怎么回答呢?首先得考虑用户可能的情况。用户可能是个开发人员或者运维,遇到了性能问题,需要优化查询速度。首先,我应该从基础的优化步骤开始,比如索引、查询语句优化,然后再到分库分表这些高级方法。 首先想到的是索引。没有合适的索引,查询肯定会慢。但用户可能已经加了索引,但效果不好,这时候要考虑索引是否合理,比如是不是覆盖索引,或者有没有索引失效的情况,比如使用了函数或者类型转换。另外,复合索引的顺序是否正确,选择性高的字段应该放在前面。 然后是SQL语句的问题。用户可能写了复杂的查询,比如用了SELECT *,或者有JOIN、子查询,导致效率低下。需要建议他们只查询需要的字段,优化JOIN的条件,避免全表扫描。还有执行计划的分析,用EXPLAIN看看有没有全表扫描或者临时表的使用。 接下来是数据库设计方面。表结构是否合理,字段类型是否合适,比如用VARCHAR代替TEXT,或者是否过度范式化导致需要频繁JOIN。分区表也是一个选项,特别是按时间或者范围分区,可以减少扫描的数据量。 硬件和配置方面,可能用户的服务器内存不足,或者磁盘速度慢,导致IO瓶颈。调整数据库的配置参数,比如缓冲池大小,连接数等,也可能有帮助。不过这部分可能需要管理员权限,用户不一定能操作,但至少可以提出来让他们检查。 如果数据量持续增长,可能需要考虑分库分表,把大表拆分成多个小表,或者分到不同的数据库实例里。不过分片会带来复杂度,比如事务管理和查询路由,需要权衡利弊。另外,读写分离也是一个方法,把读和写分开到不同的服务器,减少主库的压力。 缓存方面,引入Redis或Memcached缓存热点数据,减少直接查库的次数。或者数据库自身的查询缓存,但要注意缓存失效的问题。还有异步处理,比如把统计类的查询移到从库或者用队列异步执行,避免影响实时操作。 归档历史数据也是一个点,把不常用的数据移到历史表或者冷存储,减少主表的数据量。定期清理无用数据,保持表的大小在可控范围内。 最后,如果这些都不够,可能需要升级到更强大的数据库,比如分布式数据库,或者使用列式存储如ClickHouse,不过这些可能需要较大的架构调整。 用户可能需要的是一步步的优化步骤,从简单到复杂,先检查索引和SQL,再调整设计,最后考虑架构层面的改变。还要注意不同数据库系统的特性,比如MySQL、PostgreSQL可能有不同的优化技巧,但用户没有具体说明,所以回答要通用一些。 另外,可能用户没有监控工具,不知道慢查询的具体原因,所以建议他们先分析慢日志,找出具体的慢查询语句,再针对性优化。总之,整个思考过程需要覆盖各个层面的可能性,从低成本的优化到高成本的架构调整,给出全面的建议。针对</think> 1000 万级别数据的查询优化,需要从**数据库设计、索引、SQL 语句、硬件配置、架构调整**等多维度入手。以下是常见优化策略: --- ### 一、基础优化(低成本优先) 1. **索引优化** - 确保 WHERE、JOIN、ORDER BY 涉及的字段已建立**合适索引**(避免全表扫描)。 - 使用**覆盖索引**(索引包含查询所需字段,避免回表)。 - 注意索引的**选择性**(区分度低的字段如性别、状态不适合单独建索引)。 - 避免索引失效场景(如对索引字段使用函数、隐式类型转换、`LIKE '%xx'`)。 2. **SQL 语句优化** - 避免 `SELECT *`,只查询必要字段。 - 减少复杂 JOIN 或子查询,优先用 EXISTS 替代 IN。 - 分页优化:大偏移量分页改用 `WHERE id > [上一页最大值]` 替代 `LIMIT N,M`。 - 使用 `EXPLAIN` 分析执行计划,关注 `type`(扫描类型)和 `rows`(扫描行数)。 3. **表结构优化** - 合理设计字段类型(如用 INT 而非 VARCHAR 存储数字)。 - 垂直拆分:将大字段(如 TEXT)分离到副表,减少主表体积。 - 适度反范式化:通过冗余字段减少 JOIN 操作。 --- ### 二、进阶优化(中高成本) 4. **分区表(Partitioning)** - 按时间、范围等维度分区,缩小查询扫描的数据量(例如按月份分区)。 - 注意分区键的选择,避免跨分区查询。 5. **读写分离** - 主库处理写操作,读请求分流到多个从库(适合读多写少场景)。 6. **缓存层** - 高频查询结果缓存到 Redis/Memcached,减少直接访问数据库。 - 使用数据库内置查询缓存(如 MySQL Query Cache,注意命中率)。 7. **异步处理** - 耗时统计类查询通过消息队列异步执行,避免阻塞实时请求。 --- ### 三、架构级优化(高成本) 8. **分库分表** - **水平拆分**:按哈希、范围等规则将单表拆分为多个小表(如 `user_0`、`user_1`)。 - **垂直拆分**:按业务模块将数据库拆分为多个子库(如订单库、用户库)。 - 引入中间件(如 ShardingSphere、MyCat)管理分片路由。 9. **列式存储与 OLAP 引擎** - 分析类查询迁移至列式数据库(如 ClickHouse、HBase)。 - 升级 SSD 硬盘,提升 IOPS。 - 增加内存,扩大数据库缓冲池(如 MySQL 的 `innodb_buffer_pool_size`)。 - 调整并发连接数、线程池等参数(需根据负载测试)。 --- ### 四、数据治理 11. **归档与清理** - 定期将历史数据迁移到归档表或冷存储(如 S3)。 - 删除无效数据(如软删除的冗余记录)。 12. **监控与分析** - 启用慢查询日志(如 MySQL 的 `slow_query_log`),定位瓶颈语句。 - 使用 Prometheus + Grafana 监控数据库负载。 --- ### 示例场景:分页查询优化 **原始 SQL(慢):** ```sql SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; -- 扫描前 100 万行 ``` **优化方案:** ```sql SELECT * FROM orders WHERE id > (SELECT id FROM orders ORDER BY id LIMIT 1000000, 1) ORDER BY id LIMIT 10; -- 通过子查询直接定位起始 ID ``` --- ### 总结 - **优先排查索引和 SQL**(80% 的性能问题源于此)。 - **分库分表是最后手段**,需评估复杂度与收益。 - 结合业务场景选择方案(如 OLTP 与 OLAP 优化方向不同)。 - 测试验证:任何改动需通过压力测试(如 sysbench、JMeter)。
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