我看过的数据库方面的好文章

最新推荐文章于 2025-03-18 15:32:26 发布
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本文围绕数据库展开，涵盖事务隔离级别、并发控制、索引、锁等知识，介绍了MySQL优化、设计等内容，还涉及HBase、IndexedDB等数据库。同时重点聚焦ClickHouse，包含安装、使用、引擎、源码分析等多方面，为数据库学习和应用提供参考。

本文不定期更新，最后更新于2019-5-18

数据库

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Clickhouse(ck) 报错 Too many parts (300) 解决方案
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too many part异常原因：当数据插入到[clickhouse]表时，每一批插入都会生成对应parts文件，clickhouse后台会有合并小文件的操作。ClickHouse默认Wide，我们可以针对业务场景特点和数据量，对于一定数据量（条数&大小两个方面）以下，选择Compact，这样可以减少merge压力和时间，针对超过的使用wide。我测试了多partition和多表同时插入崩溃的次数和时间基本一样，所以就是拉大插入的间隔，每次插入数据量大一些，如果还有这个问题，就把参数调大。
spark写ck报错： Too many parts (300). Merges are processing significantly slower than inserts
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之前一个spark写ck的任务，某天开始频繁报错如下： Too many parts (300). Merges are processing significantly slower than inserts (version 21.6.5.37 (official build))。 之前在网上查了查该问题，了解到：当数据插入到clickhouse时，会生成parts文件，clickhouse后台会有合并小文件的操作。当插入速度过快，生成parts小文件过快时，clickhouse无法以适当的速度合并
clickhouse批量写入报错TOO_MANY_PARTS，合并分区删除分区块时无权限
闫玉林的博客
07-11 2541
在windows 10上，使用docker，安装clickhouse最新镜像，启动使用 - 数据库使用默认的Ordinary引擎，数据表使用MergeTree - 之前测试使用了一段时间，数据写入没问题 - 昨天发现，数据并发写入一段时间后报错`Code: 252. DB::Exception: Too many parts (300). Merges are processing significantly slower than inserts. (TOO_MANY_PARTS) `，然后就写不进去了.
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qyq88888的专栏
03-06 1741
**`background_pool_size`** 控制后台线程池的大小，用于处理合并（Merge）、物化视图刷新、数据插入（Insert）等后台任务。- **`number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation`**：控制突变任务触发阈值。- **任务积压减少**：检查 `system.merges` 和 `system.metrics`。- **`max_background_merges`**：控制合并任务并发数（默认 16）。
ClickHouse写入数据过程中出现too_many_parts
destinyoooooooo的博客
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TOO_MANY_PARTS
[1193]ClickHouse写入常见问题: Too many parts (300)
周小董
05-13 2030
Too many part 异常原因：当数据插入到 ClickHouse 表时，每一批插入都会生成对应 parts 文件，ClickHouse 后台会有合并小文件的操作。此外，在合并问题(例如，由于磁盘空间不足)的情况下，你会在与原始 300 相比晚一点发现该问题。1、写入 ClickHouse 的并发数调小，批处理的数据 batchSize 间隔调大，比如之前 200 并发调整到 50 并发，从之前一批 1w 条数据调整到 5w 条数据，从而减少 ClickHouse 文件的个数，避免超过。
【clickhouse】Too many parts . Merges are processing significantly slower than inserts
九师兄
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1.概述 转载：添加链接描述 相信很多同学在刚开始使用clickhouse的时候都有遇到过该异常，出现异常的原因是因为MergeTree的merge的速度跟不上目录生成的速度, 数据目录越来越多就会抛出这个异常, 所以一般情况下遇到这个异常，降低一下插入频次就ok了，单纯调整background_pool_size的大小是治标不治本的。 我们的场景： 我们的插入速度是严格按照官方文档上面的推荐”每秒不超过1次的insert request”，但是有个插入程序在运行一段时间以后抛出了该异常，很奇怪。 问题排查
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