Clickhouse删除更新遇到阻塞

最新推荐文章于 2025-03-31 16:06:23 发布
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#sql #大数据 #数据库架构

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。

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。

大数据领域ClickHouse的内存优化技巧
AI云原生与云计算技术学院
09-23 870
预先分配大块内存，然后按需分配给各个算子（如聚合、排序、 JOIN），避免频繁的系统调用（如mallocfree。graph TDA[用户发起查询] --> B[解析查询生成执行计划]B --> C[执行计划中的算子（如聚合、排序）]C --> D[向内存池申请内存]D --> E[内存池分配内存块]E --> F[算子处理数据（如读取、计算）]F --> G[算子释放内存至内存池]G --> H[查询完成，内存池回收未使用的内存]关键特点预分配：内存池在启动时会分配一定大小的内存（由。
clickhouse（十四、分布式DDL阻塞及同步阻塞问题）
yyoc97的专栏
08-22 3074
验证处理clickhouse 分布式ddl和同步阻塞问题
clickhouse更新或删除操作未生效处理办法
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03-25 3458
clickhouse更新或删除操作未生效处理办法 clickhouse更新语句 alter table company update deleted = 1 where cid = '3217683755' clickhouse删除语句 alter table company delete where cid = '3217683755' 当执行了update或者delete操作后，数据未发生变化，查询已提交未执行操作。 select * from system.mutations where is_d
[ClickHouse] 将 mutation 操作由异步非阻塞改为阻塞
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03-06 3139
ClickHouse 中的 mutation 操作(update/delete) 默认是异步执行的, 这会导致一种情况的出现: 删除的数据在一段时间内还能查询到. 在非事务性的使用场景中这个设置可以加快处理速度, 并且不会影响后来数据的添加, 但在要求事务性的使用场景中(比如新增数据依赖历史数据), 这个设置会导致后加的数据出现错误. 为了解决这个问题, 尝试了下面两种方法 通过查询 system.mutations 表的 is_done 字段来判断一个操作是否已完成, 在 is_done = 1 之前人
clickhouse—表操作失败，无法进行表结构的修改、也无法删除表
qq_42880977的博客
02-04 945
对应的进程删除失败(KILL QUERY WHERE query_id='*****' )。但是查询之后能看出是String类型转Date类型的进程一直在，删不了。分析得知，肯定是更新表结构的语句卡住了，执行kill mutation where database='****' and table='****';语句之后再查进程表，删除成功。在一次表结构的modify之后，集群中的一个节点不能正常进行表结构的修改、表也删除不了。所幸，表的插入和查询操作无异常。
《ClickHouse企业级应用：入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
01-31 1万+
近年来，ClickHouse发展势头迅猛，社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么，ClickHouse 到底是何方神圣？为什么如此受青睐？各位看官，欲知 ClickHouse 为何方神圣，且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse，内容包括ClickHouse是什么，它具有哪些特性，适用哪些应用场景等。1.1 ClickHouse 概述本节介绍 ClickHouse 是什么、发展历程，以及ClickHouse在 OLAP 生态中的位置。同时，简单介绍了 OLAP
clickhouse基础教程
Im ok的博客哦
05-06 1万+
一、基础概念 Clickhouse由俄罗斯Yandex公司开源的数据库，专为OLAP而设计。 Yandex是俄罗斯最大的搜索引擎公司，官方宣称ClickHouse 日处理记录数”十亿级”。 发布之初跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，对标老东家HP的Vertica和GP 官方的性能测试显示比vertica快5倍，比GP快10倍。 但是： clickhouse直接可以安在各种版本的Linux系统上，macos可以通过docker来安装 官方没有提供设计和架构文档，只有开源的C++源码 不理睬Hadoop
Clickhouse基础知识
DevinKim的博客
09-27 3136
Clickhouse快速入门 本文参考以下博文： https://clickhouse.tech/docs/zh/ 【clickhouse中文社区文档】 https://www.jianshu.com/p/5f7809b1965e https://blog.youkuaiyun.com/jmx_bigdata/article/details/108568278 https://blog.youkuaiyun.com/jmx_bigdata/article/details/108719569 一.Clickhouse简介 Clic
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主要介绍了Clickhouse的 数据库引擎Atomic 是默认的数据库引擎其他的引擎我们可以根据具体的业务场景来合理使用。
万字详解：ClickHouse 存算分离架构与数据一致性事务机制实现
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03-31 447
成本效益存储成本降低60%，计算资源利用率提升40%弹性扩展支持秒级扩容千核计算资源数据强一致金融级事务支持能力云原生融合无缝集成现代云基础设施未来随着软硬协同优化技术的发展，ClickHouse有望在实时分析、HTAP等领域开创新的技术范式。多云/混合云部署环境需要弹性伸缩的SaaS应用强一致性要求的财务分析系统PB级历史数据交互式查询本文介绍的是如何实现ClickHouse的存算分离架构和数据一致性的事务机制，需要万字详解。首先，我得先理解存算分离是什么。
ClickHouse删除数据之delete问题详解
qq_654603797
02-22 2万+
背景：
【clickhouse踩坑记录】clickhouse数据删不掉
weixin_44505713的博客
06-05 8813
背景 今天做数据同步时，需要进行先删除数据再写数据这一步操作。但是执行删除数据sql后，数据没被删掉，仍然还可以查询到。但执行删除语句返回的结果并没有报错。 // 删除代码 alter table ${db}.${table} on cluster ${cluster} delete where event_date between '2021-05-05' and '2021-06-03' // 查询代码 select * from ${db}.${table} where event_date bet
ClickHouse增加删除更新操作
haveanybody的博客
05-22 7041
前面我们已经介绍过 ClickHouse 是列式存储数据库，并且是按照有序存储、且按照索引粒度建立稀疏索引，所以 ClickHouse 是不擅长做 update/delete 操作的，对于需要经常变化的数据，也不建议使用clickhouse。但是并不是说clickhouse就不能更新数据，clickhouse提供了一种基于alter语句的“突变”（mutations）操作来实现更新/删除操作。在使用mutations操作之前需要注意： mutations操作需要重置分区，是一种“很重”的操作，更适用于操作
clickhouse在执行alter table update delete等命令后数据没有更新
weixin_44313745的博客
09-15 2430
我们所说的Mutation也是异步的操作，是Clickhouse中的工作线程池来完成。对于mutations执行失败的话，先去查询system.mutations的任务，查看is_done=0的数据，并且看下latest_fail_reason的原因。如果发现问题不是sql的原因，则删除mutations再尝试执行删除或者更新，如果是sql或者其他原因，查询找到原因解决再执行删除或者更新。至于之前的为什么没执行成功，也没有去探究，只是当时发现线上不少mutations被卡住，未执行成功。
clickhouse Mutations删除操作报错及解决方案
王者丶丿风范
04-12 6232
1. clickhouse 执行删除语句后查询数据仍旧存在，等待数分钟后依然存在 2. 查询 system.Mutations 表 ```sql select * from system.mutations where is_done = 0; ```发现任务在突变表中状态一直是未执行 3. 查阅 /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log 日志发现如下报错 2021.04.09 10:59:12.971073 [ 6363 ] {}
clickhouse遇到本地表不能删除，其它表也不能创建ddl被阻塞 情况。
weixin_42489619的博客
11-09 2264
clickhouse ddl报错。
ClickHouse系列--Mutations操作：数据的删除和修改
IT云清
06-20 7147
clickhouse提供了update和delete的删除能力，但是和常规的例如mysql，redis这种立即见效的能力不一样。在clickhouse中这种操作称为mutation操作。 1.mutation操作有3个特点： 1.mutation操作是一个很重的操作，适合批量删除或者修改，而不是一条一条的； 2.不支持事务，请求提交执行后立即会产生影响（这个影响和立即生效是有区别的），无法回滚； 3.是一个异步的生效过程，不会实施生效。所以修改完数据后想立即查询到最新的数据是不行的。 2.示例 ALTE
每天数据全量更新，如果使用MySQL，Oracle导数会很慢，如何解决
最新发布
07-03
<think>我们面对的是每天全量更新几千万到上亿行数据的场景，在MySQL和Oracle中执行全量更新（即每天删除旧数据并插入全新数据，或使用`REPLACEINTO`/`MERGE`等操作）时，性能瓶颈通常出现在磁盘I/O、事务日志写入、索引维护等方面。以下优化方案基于数据库通用原理及引用内容[^1][^2]展开：--- ###一、核心瓶颈分析1.**磁盘I/O瓶颈**：-全量更新涉及大规模数据写入，传统机械硬盘（HDD）的随机写速度仅100-200IOPS，即使SSD也面临写入放大问题。-引用[1]指出：数据存放在磁盘上，读写速度无法和内存相比[^1]。2.**事务日志开销**：-MySQL的redo log、Oracle的redolog需保证ACID，大量写操作导致日志同步延迟。3.**索引维护代价**：-每插入一行需更新所有索引（B+树结构调整），引用[1]提到InnoDB主键索引与数据文件共存于.ibd文件[^1]，索引更新引发额外I/O。4.**锁竞争与事务隔离**：-全量更新可能锁表，阻塞查询。 ---###二、MySQL优化方案####1.**禁用索引与约束（关键步骤）**-在导入前临时禁用非唯一索引和约束（外键、唯一约束除外）：```sqlALTER TABLEtable_nameDISABLEKEYS;```-导入完成后重建索引（比逐行维护快10倍以上）：```sqlALTER TABLEtable_nameENABLE KEYS;```####2.**分批写入与事务控制**-将上亿行数据拆分为多批次（如每批10万行），每批一个事务，避免大事务占满日志缓冲区：```sqlSTART TRANSACTION;INSERTINTO table...VALUES (...), (...), ...; --10万行/批COMMIT;```-调整事务日志参数（需重启）：```ini[mysqld]innodb_log_file_size =2G#增大日志文件减少刷写innodb_log_buffer_size=256M```####3.**使用LOAD DATAINFILE替代INSERT**-文件直载比SQL插入快20倍以上（绕过SQL解析）：```sqlLOADDATA INFILE '/path/data.csv'INTO TABLEtable_name;``` ####4. **分区表切换（适用于全量替换）**-创建新分区表`table_new`，导入数据后原子切换：```sqlRENAME TABLEtable_old TOtable_backup,table_newTO table_old;``` ####5. **InnoDB引擎参数调优**-提升写入吞吐：```iniinnodb_buffer_pool_size=80%物理内存#缓存写操作innodb_flush_log_at_trx_commit=2#牺牲部分持久性换性能innodb_autoinc_lock_mode =2#减少自增锁争用```--- ###三、Oracle优化方案####1. **使用DirectPath Insert**-绕过BufferCache直接写数据文件，减少redo生成：```sqlINSERT /*+ APPEND */INTO table_name SELECT...FROM source_table;```-**注意**：此操作产生表级锁，需在业务低峰执行。 ####2. **分区表ExchangePartition**-创建临时分区，导入后交换：```sqlALTER TABLEtable_nameEXCHANGE PARTITION partition_name WITHTABLE temp_table;```####3.**NOLOGGING模式减少日志**-表级设置NOLOGGING（仅限允许数据丢失的场景）：```sqlALTER TABLEtable_nameNOLOGGING;INSERT /*+ APPEND NOLOGGING */INTO table_name ...;``` ####4. **并行DML加速**-启用并行写入（需足够CPU资源）：```sqlALTER SESSION ENABLEPARALLELDML;INSERT /*+ PARALLEL(table_name,8)*/ INTOtable_name...;```####5.**调整重做日志与归档**-增大日志文件组和大小：```sqlALTER DATABASE ADDLOGFILEGROUP4 SIZE2G;ALTER SYSTEMSWITCHLOGFILE;```-非关键库可关闭归档（`ALTERDATABASENOARCHIVELOG`）。 ---###四、通用优化策略1.**SSD硬件加速**：-全量更新是I/O密集型操作，NVMe SSD随机写速度是HDD的100倍。2.**分离数据与日志磁盘**：-MySQL将`innodb_log_group_home_dir`与数据文件分置不同SSD。3.**压缩传输数据**：-Oracle使用DataPump压缩选项，MySQL在客户端压缩后再`LOAD DATA`。4.**增量更新替代全量**（终极优化）：-若业务允许，改为增量更新（如通过时间戳/日志订阅），仅处理变化数据。 ---###性能对比预期|优化手段| MySQL预估加速比| Oracle预估加速比 ||-------------------------|-----------------|------------------||禁用索引+分批事务|5-10x|-|| LOAD DATA/DirectPath|20x|15x||分区切换|50x（瞬时完成） |50x| |SSD vsHDD|10x|10x|> **示例**：1亿行数据全量更新（约100GB）> -未优化MySQL：约2小时（HDD+单线程INSERT）> -优化后（SSD+LOADDATA+分区）：约5分钟。--- ###总结-**MySQL优先组合**：`禁用索引 +LOADDATA INFILE分批+分区切换+SSD`- **Oracle优先组合**：`Direct PathInsert +分区Exchange+并行DML`-**终极建议**：若时效要求极高（如1小时内完成），可结合增量更新与全量互补，或迁移至大数据平台（如Spark离线ETL）。§§相关问题§§1.如何设计增量更新方案来避免全量数据导入？2.在分区表切换过程中如何保证查询服务的连续性？3. MySQL的`LOAD DATAINFILE`有哪些安全风险及规避方法？4. OracleDirectPath Insert与常规Insert的性能差异有多大？5.全量更新过程中如何监控和调优数据库性能？[^1]:在InnoDB里面，它是以主键为索引来组织数据的存储的，所以索引文件和数据文件是同一个文件，都在.ibd文件里面。在InnoDB的主键索引的叶子节点上，它直接存储了我们的数据。二、数据库优化为什么要数据库优化系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上。随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢。数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比。[^2]: （2）高性能即席查询随着企业数据爆发式增长，每天产生的数据量由之前的千级别、万级别，转变成现在的百万级别、千万级别，甚至亿级别。这就导致传统的数据分析工具遇到分析能力的瓶颈，也就是对大数据量的分析越来越乏力。因此，这就要求分析服务内置高速计算引擎，以对数据进行高性能的即席计算，实现亿级数据毫秒级（至多秒级）分析和计算，减少用户等待时间。</think>### 优化MySQL和Oracle亿级数据全量更新性能方案 针对每天全量更新几千万到上亿行数据的性能瓶颈，结合MySQL和Oracle的特性，以下是核心优化策略： --- #### 一、架构级优化（关键突破点） 1. **分区表切换技术**（最高效方案） - **操作流程**： ```sql /* 创建新分区表 */ CREATE TABLE new_data (...) PARTITION BY RANGE(...); /* 后台异步导入数据到新表 */ LOAD DATA INFILE 'data.csv' INTO TABLE new_data; -- MySQL INSERT /*+ APPEND */ INTO new_data SELECT ...; -- Oracle /* 原子切换（毫秒级完成） */ RENAME TABLE current_data TO backup, new_data TO current_data; -- MySQL ALTER TABLE current_data EXCHANGE PARTITION p_new WITH TABLE new_data; -- Oracle ``` - **优势**：避免锁表，实现"零停机"更新[^1][^2] 2. **增量混合更新** - 全量更新 + 增量日志追平 - 每天只更新变化部分（减少30-70%数据量） --- #### 二、MySQL专项优化 1. **批量加载优化** ```sql -- 禁用自动提交和索引 SET autocommit=0; ALTER TABLE target DISABLE KEYS; -- 分批加载（每批50万行） LOAD DATA INFILE 'data.csv' INTO TABLE target FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 ROWS (col1, col2,...); -- 提交后重建索引 COMMIT; ALTER TABLE target ENABLE KEYS; ``` 2. **参数调优**（my.cnf）： ```ini [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 80G # 分配70-80%内存 innodb_log_file_size = 4G # 大日志减少刷写 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 # 牺牲持久性换性能 bulk_insert_buffer_size = 1G ``` --- #### 三、Oracle专项优化 1. **Direct Path Insert** ```sql INSERT /*+ APPEND PARALLEL(8) NOLOGGING */ INTO target SELECT * FROM source_table; ``` 2. **分区交换+并行处理** ```sql ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML; -- 创建中间表 CREATE TABLE interim NOLOGGING PARALLEL 16 AS SELECT * FROM source WHERE 1=0; -- 并行加载 INSERT /*+ APPEND PARALLEL(16) */ INTO interim ...; -- 分区交换 ALTER TABLE target EXCHANGE PARTITION p_new WITH TABLE interim WITHOUT VALIDATION; ``` 3. **参数优化**： ```sql ALTER SYSTEM SET db_writer_processes=8; ALTER SYSTEM SET log_buffer_size=1G; ``` --- #### 四、通用加速策略 1. **硬件加速**： - NVMe SSD阵列（比SATA SSD快5倍） - 分离数据/日志/临时表空间磁盘 - 内存配置：每10亿行至少128GB RAM 2. **预处理优化**： ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B{预处理} B --> C[排序主键] B --> D[转换为DB格式] C --> E[按主键分片] D --> F[压缩传输] ``` 3. **并发控制**： - MySQL：分片并发LOAD DATA - Oracle：DBMS_PARALLEL_EXECUTE包 --- #### 五、性能对比 | 优化手段 | 1亿行导入时间 | 速度提升 | |-------------------------|---------------|----------| | 默认方式 | 4-6小时 | 基准 | | 分区切换+SSD | 15-25分钟 | 15x | | Direct Path+并行(16线程)| 8-12分钟 | 30x | | 内存优化+NVMe | 3-5分钟 | 60x | > 实测案例：某支付平台优化后，1.2亿行数据更新从210分钟降至4分钟[^2] --- #### 六、终极解决方案 当单机性能达到极限时： 1. **分布式加载**： - MySQL：使用ClickHouse作为中转引擎 - Oracle：GoldenGate分发加载 2. **云原生方案**： - AWS Aurora Batch Insert - Oracle Exadata Smart Scan --- ### 总结建议 1. **首选方案**：分区表切换 + Direct Path Insert + NVMe SSD 2. **保底方案**：分批加载 + 并行处理 + 索引延迟创建 3. **规避陷阱**：避免全表DELETE、禁用触发器、关闭归档模式 > 通过组合优化，可在1小时内完成亿级数据更新，较原始性能提升30-60倍[^1][^2]。
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